La vérification spatiale est une technique cruciale pour la recherche d'objets spécifiques. Elle exploite les informations spatiales afin de détecter avec précision les images véritablement positives. Toutefois, les méthodes existantes d'extension de requête et de diffusion ne parviennent pas à propager efficacement les informations spatiales dans un graphe ordinaire doté de poids d'arêtes scalaires, entraînant une faible rappel ou une faible précision. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons un cadre novateur basé sur les hypergraphes, capable de propager efficacement les informations spatiales au moment de la requête et de retrouver un objet dans la base de données avec une grande exactitude. En outre, nous proposons d'utiliser les informations structurelles du graphe d'images via une technique de sélection de communautés, afin d'évaluer la précision du résultat initial de recherche et de fournir des points de départ corrects pour la propagation dans l'hypergraphe, sans nécessiter de calculs coûteux de vérification spatiale. Les résultats expérimentaux sur les jeux de données ROxford et RParis montrent que notre méthode surpasse significativement les méthodes existantes d'extension de requête et de diffusion.