伴随着现代信息技术的跨越式发展,智能化、数字化的生活方式逐渐深入人心并不断丰富着人们的生活体验,与图像的对话沟通俨然成为了互联网时代人们无法割裂的生活常态。如何对特征各异的图像数据进行有效的分类和运用逐渐成为国内外研究学者共同致力的一个热点话题。然而,图像数据存在数据体量大、信息密度低以及结构特征复杂的特性,传统的分类方法在图像数据面前显得力不从心,而成功实现图像分类的关键难点在于对图像数据潜在判别性特征的提取和筛选。因此,本文针对判别性特征难提取的问题,结合当前多层字典学习的研究趋势,在同一框架下对判别性特征抽取问题进行研究,最终实现对图像数据的高效、准确分类。本文主要工作具体如下:针对图像特征冗余、判别性特征难提取的问题,通过对传统字典学习框架的拓展,提出了基于类标一致性约束的多层字典学习方法。通过逐层字典学习与稀疏编码实现原始图像特征的继承式非线性投影变换,对图像数据中的深层次特征进行深入挖掘。考虑多层字典学习框架下模型与分类器训练相互独立的问题,引入判别性标签约束项与多层学习进行整合,实现训练字典、稀疏编码矩阵和分类器参数的联合协同训练优化,筛选出有利于提升分类效果的特征子集,增强不同类别编码系数特征间的差异性。针对图像数据结构性特征复杂、局部结构特征难提取的问题,提出了基于标签与局部约束多层字典学习的图像分类方法。与已有方法仅考虑到训练样本中的判别性信息不同,该方法通过同时构造原子类标的多层嵌入约束和多层局部结构性约束项来实现对原子判别性特征的进一步挖掘,降低原始图像中的噪声影响。实现在保证原子结构特征不变的同时增强特征编码矩阵的判别性。最后,通过构造原子类标约束和原子局部特征约束的最小化误差项实现多层字典学习框架下的判别性特征传递,提升整体模型的分类性能。最后,论文在多个公开图像数据集（如Caltech101、LFW等）下展开实验验证,以图像分类精度为衡量指标,从收敛性验证、参数敏感度、训练复杂度等多个维度对实验结果进行分析。通过与当前最具代表性的基于单层字典学习模型的图像分类方法和深度学习方法的实验对比,说明本文所述的图像数据分类方法无论是在分类整体性能,还是训练复杂度上均有较好的表现,能有效适应各类图像数据的分类问题。