TEXTUAL QUERY BASED MULTIMEDIA RETRIEVAL SYSTEM

A system and method are proposed for identifying multimedia files in a first database which are related to a textual term specified by a user. The textual term is used to search a second database of multimedia files, each of which is associated with a portion of text. The "second database" is usually composed of files from the databases of a very large number of servers connected via the internet. The multimedia files identified in the search are ones for which the corresponding associated text is relevant to the textual term. The identified multimedia files are used to generate a classifier engine. The classifier engine is then applied to the first database of multimedia files, thereby retrieving multimedia files in the first database which are relevant to the textual term. The user can optionally specify whether the retrieved multimedia files are relevant or not, and this permits a feedback process to improve the classifier engine. L'invention porte sur un système et un procédé destinés à identifier des fichiers multimédias dans une première base de données qui se rapportent à un terme textuel spécifié par un utilisateur. Le terme textuel est utilisé pour rechercher dans une seconde base de données des fichiers multimédias, qui sont associés chacun à une partie de texte. La « seconde base de données » est généralement composée de fichiers provenant des bases de données d'un très grand nombre de serveurs connectés par l'Internet. Les fichiers multimédias identifiés dans la recherche sont ceux pour lesquels le texte associé correspondant se rapporte au terme textuel. Les fichiers multimédias identifiés sont utilisés pour générer un moteur de classification. Le moteur de classification est ensuite appliqué à la première base de données de fichiers multimédias, pour ainsi retrouver des fichiers multimédias dans la première base de données qui se rapportent au terme textuel. L'utilisateur peut facultativement spécifier si les fichiers multimédias retrouvés sont pertinents ou non, et cela permet à un processus de retour d'informations d'améliorer le moteur de classification.