Survey of the Adequate Descriptor for Content-Based Image Retrieval on the Web: Global versus Local Features

The need for efficient content-based image retrieval has increased hugely. Two methods are recognized for describing the content of images: using global features and using local features. In this paper, we propose two methods for image retrieving based on visual similarity. The first one characterizes images by global features, when the second is based on local features. In the global descriptor attributes are computed on the whole image, whereas in the local descriptor attributes are computed on regions of the image. The aim of this paper is to compare global features versus local features for Web images retrieval. RÉSUMÉ. On reconnait actuellement, dans les systèmes de recherche d’image par contenu, deux méthodes pour la description du contenu des images : à travers des attributs locaux ou à travers des attributs globaux. Dans ce papier, nous proposons deux méthodes pour la recherche d’image qui sont basées sur la similitude visuelle. La première caractérise les images par des attributs globaux, alors que la seconde est basée sur les attributs locaux. Concernant le descripteur global, les attributs sont calculés sur l’ensemble de l’image, alors que pour le descripteur local, les attributs sont définis sur les régions de l’image. L’objectif de ce papier est d’évaluer les performances des attributs locaux contre les attributs globaux pour la recherche des images Web par contenu.