Recherche Contextuelle Des Images Propagation Collectif à partir d’une Requête Atomique

Abstract

L’objectif de cette thèse est de développer la recherche contextuelle d’images et de minimiser le silence (les images ratées de pertinence importante) et pouvoir classer les images résultantes selon leur degré de pertinence. Afin de réaliser cet objectif nous avons proposé une solution centrée utilisateur qui se base sur deux phases la première OFFLINE et la deuxième ONLINE, dans la première phase on a choisi un ensemble de concepts liées entre eux par des relations sémantiques et eux même liés avec des images par des relations sémantiques on utilise la méthode de spread activation pour enrichir les annotations des images de la base dans notre cas on a choisi la collection Corel 5k.