本发明公开了一种基于云计算的手机图像标注方法，该方法中的云端实现的所述训练海森正则化支持向量机的训练步骤如下：步骤１、假设有标注样本（ｘ，ｙ）∈Ｒｎ×｛±１｝分布为Ｐ，无标注样本的分布是Ｐ的边缘分布ＰＸ；如果边缘分布ＰＸ与条件分布Ｐ（ｙ｜ｘ）相关，则ＰＸ有助于学习；基于假设相似的图像对ｘｉ和ｘｊ意味着相似的条件分布对Ｐ（ｙ｜ｘｉ）和Ｐ（ｙ｜ｘｊ）；步骤２、利用海森正则化构造局部几何信息；步骤３、构造二分类的海森正则化支持向量机目标函数。该方案将压缩后的手机图像传输到云上，然后在云上通过海森正则化支持向量机实现图像的语义标注。利用本发明的提出的海森正则化支持向量机，可以减少模型训练对人工标注样本的依赖，具有提高了图像标注的准确度等优点。