Over the last years researchers proposed numerous indoor localisation and navigation systems. However, solutions that use WiFi or Radio Frequency Identification require infrastructure to be deployed in the navigation area and infrastructureless techniques, e.g. the ones based on mobile cell ID or dead reckoning suffer from large accuracy errors. In this Thesis, we present a novel approach of infrastructure-less indoor navigation system based on computer vision Structure from Motion techniques. We implemented a prototype localisation and navigation system which can build a navigation map using area photos as input and accurately locate a user in the map. In our client-server architecture based system, a client is a mobile application, which allows a user to locate her or his position by simply taking a photo. The server handles map creation, localisation queries and pathnding. After the implementation, we evaluated the localisation accuracy and latency of the system by benchmarking navigation queries and the model creation algorithm. The system is capable of successfully navigating in Aalto University computer science department library. We were able to achieve an average error of 0.26 metres for successfully localised photos. In the Thesis, we also present challenges that we solved to adapt computer vision techniques for localisation purposes. Finally we observe the possible future work topics to adapt the system to a wide use. / Forskare har de senaste åren framfört olika inomhusnavigations- och lokaliseringssystem. Dock kräver lösningar som använder WiFi eller radiofrekvens identifikation en utbyggdnad av stödjande infrastruktur i navigationsområdena. Även teknikerna som används lider av precisionsfel. I det här examensarbetet redovisar vi en ny taktik för inomhusnavigation som använder sig av datorvisualiserings Structure from Motion-tekniker. Vi implementerade en navigationssystemsprototyp som använder bilder för att bygga en navigationskarta och kartlägga användarens position. I vårt klient-server baserat system är en klient en mobilapplikation som tillåter användaren att hitta sin position genom att ta en bild. På server-sidan hanteras kartor, lokaliseringsförfrågor och mättningar av förfrågorna och algoritmerna som används. Systemet har lyckats navigera genom Aalto Universitets datorvetenskapsbiblioteket. Vi lyckades uppnå en felmarginal pa 0.26 meter för lyckade lokaliseringsbilder. I arbetet redovisar vi utmaningar som vi har löst för att anpassa datorvisualiseringstekniker for lokalisering. Vi har även diskuterat potentialla framtida implementationer for att utvidga systemet.