Résumé

Cette dernière décennie témoigne un accroissement exponentiel des données multimé- dia (texte, image, son et vidéo). La recherche d’information au sein de cette masse de données, en particulier les images, devient un processus incertain. Aussi, le problème se pose au niveau de l’indexation puisque les techniques actuelles ne permettent pas de décrire efficacement le contenu des images. Dans ce papier, nous nous concentrons sur le problème de découverte de connaissance à partir du contenu des images et nous proposons une nouvelle approche pour l’indexation sémantique des images. Notre approche se base sur l’apprentissage pour associer des éléments symboliques (concepts) à des éléments de bas niveau.

Abstract

Multimedia databases are witnessing an exponential growth. Information retrieval in these data collections, especially in images, becomes a hard task. Furthermore, there is a difficulty in indexing these data since the present techniques don’t allow an efficient description of the content of images. In this paper, we focus on knowledge discovery in images database and we propose a new semantic approach for image indexation. Our approach is based on learning of distributions to map low level features to high level concepts.