This work presents a multi-dimensional similarity modeling strategy and relevance feedback technique for minimizing the semantic gap intrinsic problem of CBIR systems by allowing users to customize their queries according to their requirements and preferences. We propose a composite strategy using a multi-dimensional, vectorial, spatially clustered, and relevance-ordered approach. Given a set of k features which represents the elements in an image database, the similarity measure between a query image and another from the image collection is analyzed in k components, and the images are ranked on a k dimensional space according to their projections over the axis xn, where n = 1, 2, ... k. System experimentation was executed thoroughly using a test image database containing up to 20,000 pictures. The experimental results have shown that the presented approach can substantially improve the outcome in image retrieval systems. / Este trabalho apresenta uma estratégia multidimensional de modelagem de similaridade e técnica de realimentação de relevância para a minimização do problema do salto semântico, intrínseco dos sistemas CBIR, permitindo aos usuários a customização de suas pesquisas de acordo com seus requisitos e preferências. Propõe-se uma estratégia composta, utilizando uma abordagem multidimensional, vetorial, com agrupamento espacial e ordenada por relevância. Considerando um grupo de k características que representam os elementos em um banco de dados de imagens, a medida de similaridade entre a imagem de consulta e outra da coleção de imagens é analisada em um espaço k dimensional de acordo com suas projeções sobre os eixos xn, onde n = 1, 2, ... k. Vários testes foram realizados com o sistema proposto utilizando um banco de imagens de testes contendo até 20.000 figuras. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem apresentada pode aprimorar substancialmente o resultado em sistemas de recuperação de imagens. / Mestre em Ciências