Résumé:
La recherche d’image sur le web s’effectue à travers des moteurs de
recherche d’images qui permettent de trouver rapidement et efficacement
des images parmi une grande masse d’information disponible sur le web.
Il y a deux types de recherche, la recherche par contenu textuel, et la
recherche par contenu visuel.
La recherche textuelle d’images qui se fait à travers des mots clés, soit
des photos indexées à travers un iconographe qui rend la tâche longue et
couteuse, ou bien l’indexation automatique dans laquelle les moteurs de
recherche indexent le texte associe à l’image dans les pages web et dans
ce cas les images sont nommées d’une manière générique, et ne
correspond pas nécessairement à l’image.
La recherche visuelle est purement automatisé. Elle se faite à travers la
comparaison des descripteurs numériques extrait de l’image requête, avec
celles disponible sur la base de données. Or la recherche évite le
problème de subjectivité, elle est face à la difficulté d’associer une
sémantique à une image. Soit le phénomène de fossé sémantique, ou les
résultats de recherche ont les mêmes histogrammes de couleurs par
exemple mais ils sont complétement différents au niveau sémantique.
Afin d’améliorer la recherche des images, nous proposons un système de
recherche croisé basé sur les informations textuelle et visuelle, d’où la
partie recherche image est basé sur les réseaux de neurones dans la phase
d’indexation d’images, et l’algorithme de mesure de voisin le plus proche
approximatif (Annoy) dans la phase de calcul de similarité.
Mots clés : indexation d’images, recherche d’images, recherche d’images textuelle, recherche d’images visuelle, recherche d’images croisée, reseaux de neurones, le voisin le plus proche approximatif.