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针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制，提出一种新的跨媒体检索方法．分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性，并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题，同时结合相关反馈中的先验知识，修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构，实现跨媒体相关性的准确度量．实验以图像和音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性．