随着移动服务和在线社交网络服务的飞速发展，每天都会在社交网络上生成并共享大量的移动图像。 这些图像的视觉内容包含许多用途的丰富知识，例如社会分类和推荐。 因此，近年来提出了移动图像标签以理解视觉内容并受到广泛关注。 在本文中，我们提出了一种新颖的云上移动图像标记方案，该方案首先通过汉明压缩感测将移动图像有效地传输到云中，从而将用于图像理解的大量计算转移到云中以快速响应。用户的查询。 在云上，我们设计了一个稀疏的熵框架，用于稳健地学习移动图像的语义内容，并在此基础上将相关标签分配给查询图像。 所提
