La découverte du contexte de faits réels

Specifier un espace de recherche represente une etape importante dans la conception de systemes d'annotation multi-media. Avec une grande quantite de donnees provenant de capteurs et de services Web, les approches sensible au contexte deviennent de plus en plus usuelles pour elaguer les espaces de recherche. Dans ces approches, l'espace de recherche est limite par les informations contextuelles qui sont obtenues a partir d'un ensemble donne de sources. Par exemple, un systeme pour marquer les visages dans des photos pourrait reposer sur une liste statique de candidats obtenus a partir de photos de personnes sur leur profil FaceBook. Ces sources contextuelles peuvent devenir tres volumineuses, ce qui peut conduire a une precision plus faible dans le probleme des annotations. Nous presentons un nouvel algorithme de decouverte du contexte, une technique pour decouvrir progressivement l'espace de recherche le plus pertinent pour un ensemble dynamique de sources contextuelles. Ceci nous permet de recueillir les benefices du contexte tout en gardant la taille de l'espace de recherche a une taille raisonnable. Comme concrete application de notre approche, nous presentons une application simple de management de photos, ou les visages de personnes sont marques a partir de photos privees d'un utilisateur. Nous etudions empiriquement le role de notre cadre de travail dans l'application de marquage de visages pour marquer des photos prises lors d'evenements sociaux comme des conferences, des mariages ou de rassemblements sociaux. Nos resultats montrent que la disponibilite du contexte des evenements et sa decouverte dynamique peut produire des espaces de recherche plus petits de 97.5% avec au moins 93% de marquages corrects.