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针对前馈型图像多层视觉表示方法难以处理局部模糊情况,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)的图像多层视觉表示方法——LDA-IMVR。通过递归的概率分解方式,获得LDA的递归生成模型;同时,通过学习和推断多层结构的所有分层,以及利用反馈方式来提高分类学习性能。在Caltech 101数据集上的实验结果表明,与相关的多层视觉表示方法比较,LDA-IMVR提高了数据对象的分类性能,并且在分量学习和图像特征区域可视化方面也得到了较好的效果。