10月28日， 由ACM国际多媒体会议举办，微软公司承办的Multimedia Grand Challenge—MSR-Bing图像检索比赛（2015 MSR-Bing Image Retrieval Challenge）结果在澳大利亚布里斯班揭晓。在众多的参赛团队中，自动化所模式识别国家重点实验室图像与视频分析组硕士生宋强等组成的团队（程健研究员任指导教师）获得图像识别任务的第1名以及图像检索任务的第3名的好成绩。 

　　宋强等提出了基于深度特征的精细分类算法（fine-grained）以及混合搜索（search-based）的解决框架，探索了多种机器学习算法在解决实际图像分类和检索问题中的应用，其中，精细分类的结果的测评指标（top 5 precision）达到了85%的准确率，远远超过了第二名约15%。同时，该解决方案良好的泛化性能获得了微软研究院和产品部门的认可。 

　　MSR-Bing图像检索比赛任务由微软研究院MSR和搜索部门Bing联合发布。今年的竞赛有两个任务：要求参赛队伍根据提供的百万级Bing平台上的网络图像，分别完成用文字检索图片（query-image system）和狗的精细分类（dog-breed system）两个任务。作为一个致力于网络真实环境下的大规模图像检索竞赛，MSR-Bing图像检索竞赛将工业需求与学术研究紧密结合，吸引了来自国内外众多的队伍报名参赛。