地标识别近年来吸引了国内外许多研究者的关注。现有地标识别技术大多以单张图片作为查询图,用基于内容的图像检索技术实现地标识别。然而单张图片视角小,包含信息较少,识别精度会受到影响。全景图可以覆盖更广的视角,面向全景图的地标识别系统可以提升识别精度。可以采用两种方式获取全景查询图,在手机全景拍摄模式下拍摄全景图,或者拍摄多张图片再拼接成全景图。当摄像头地理位置固定,且只做旋转运动时,投影变换可以得到准确的配准结果。然而这一条件在大多数情况下难以满足,配准结果会出现模糊和形变。为了解决这一问题,实现了结合全局投影变换、局部投影变换和刚体变换的拼接方法。数据库图像是全方位全景图,而查询图视角可能只占其中一部分。为了过滤数据图图像中的干扰信息,提出了适用于全景图的描述符生成方法。用基于压缩感知的方法对高维BOF描述符压缩编码时,针对高维数据测量矩阵过大的问题,结合双线性映射,提出了基于压缩感知的双线性压缩编码方法,在保证识别精度的前提下,极大降低了测量矩阵的内存和时间消耗。实验结果表明面向全景的地标识别算法可以提供较好识别性能。