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Conclusion

Ce travail a montré qu'il existe un lien entre l'indexation textuelle et l'indexation visuelle d'une image. Ce lien nous permet d'améliorer de 54% la pertinence des résultats d'une recherche d'images par mot-clés privée d'un thésaurus. L'intérêt principale de cette méthode est qu'elle est simple et entièrement automatique. Ce système pourrait donc être mis en oeuvre sur des moteurs de recherches d'images (tel que Google). Il permettrait de sélectionner les images par rapport aux mots de la requête, puis de les filtrer et de les classer par rapport à leur contenu visuel.

Nous avons étudiés les indices visuels par rapport à des classes textuelles. Nous pourrions inverser l'expérience en considérant les indices textuels par rapport à des classes visuelles. Cette méthode permettrait par exemple de corriger une mauvaise indexation textuelle à l'aide du contenu visuel. Par exemple, si l'image d'un graphique sur la population ouvrière a été étiqueté automatiquement par `femme' et `ouvrière', une comparaison avec des classes visuelles représentant des femmes montrerait l'erreur d'indexation et permettrait d'enlever le mot `femme'.



Tollari Sabrina 2003-06-10