정확하고 효과적인 그래프 매칭 기법은 그래프 매칭을 이용한 내용기반 검색 시스템에서는 매우 중요하다. 우리는 베이즈(Bayes) 이론과 디리쉴레(Dirichlet) 분포를 이용한 새로운 그래프 매칭 알고리즘과 이를 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 영상은 검출자(detector)에 의해 그래프로 표현되며, 그래프의 에지(edge)는 서술자(descriptor) 간의 거리로 나타낸다. 그런 후, 베이즈 이론과 디리쉴레 분포에 의해 두 그래프의 정점(검출자) 간의 매칭 정도를 나타내는 매칭행렬이 계산된다. 마지막으로 매칭행렬로 부터 볼록 최적화 알고리즘에 의해 최적 매칭관계를 찾는다. 여기서, 영상의 그래프 표현은 다양한 변형에 강인한 MSER 영역 검출자와 스케일과 회전에 강인한 SIFT 서술자가 이용된다. 두 영상의 유사도는 검출자들 사이의 서술자를 이용한 상관계수로 대체된다. 영상 검색은 질의 영상과 데이터베이스의 모든 영상들을 매칭하여 유사도가 가장 높은 영상을 선택함으로써 수행된다. 우리는 제안 시스템의 평가를 위해 COIL-20 데이터베이스를 이용하였으며, 스펙트럴 매칭(spectral matching)을 이용한 검색 시스템과 비교하였다. 실험 결과 이 논문에서 제안한 새로운 그래프 매칭을 이용한 영상 검색 시스템은 기존의 스펙트럴 매칭을 이용한 검색 방법보다 우수한 성능을 보였다.