Recherche Par Similarit Dans Les Grandes Bases de Donn es Multim dia

Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le domaine des donn es multim dia et plus pr cis ment des images fixes. L'objectif principal est de d velopper une m thode performante d'indexation et de recherche qui soit adapt e
la recherche d'images par le contenu et aux propri t s des descripteurs d'images (grand volume, grande dimension, h t rog n it , etc.). Il s'agit d'une part, d'apporter des r ponses au probl me de la mal diction de la dimension et d'autre part de traiter les probl mes de mesure de similarit qui sont li s
la nature des donn es manipul es. Notre premi re proposition consiste en l'utilisation d'une structure d'indexation bas e sur l'approximation, par une am lioration de la m thode RA-Blocks. Cette structure repose sur un algorithme de d coupage de l'espace de donn es qui am liore notablement la capacit de stockage de l'index ainsi que le temps de la recherche. Dans un deuxi me temps, nous proposons une m thode d'indexation adapt e
des donn es h t rog nes (couleur, texture, forme). Cette m thode combine une technique non lin aire de la de la r duction de la dimension
une structure d'indexation multidimensionnelle bas e sur l'approximation.