本发明提供了一种基于深度层次特征学习的海量图像分类系统，包括如下步骤：步骤a、输入无标签和有标签图像数据，对无标签图像数据进行预处理，除干扰信息、保留关键信息；步骤b、将预处理之后的图像进行K‑means特征学习，得到本层的字典；步骤c、如本层为第N层，对本层的字典与带标签图像数据集进行特征映射，得到深层次特征后进行步骤e，否则对本层的字典与的无标签图像数据进行特征映射，得到深层次的特征；步骤d、根据深层次特征的相关性，将多个高相关性特征聚合为一个感受野，如本层为N‑1层则进行步骤e，否则作为下一层输入信息送给步骤b；步骤e、在第N层中，将学到的特征输入SVM分类器，进行分类。