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高赞，工学博士，研究员，博士生导师，山东省人工智能研究院学术带头人，国家万人计划青年拔尖人才、山东省有突出贡献的中青年专家，天津市高校中青年骨干人才，山东省高等学校优秀青年“智能媒体分析与视觉感知”创新团队负责人和济南市高校院所“社交网络虚假媒体智能分析与理解”创新团队负责人。

长期在科研一线从事面向公共安全领域的智能感知和理解领域的理论和应用研究。目前兼任计算机学会高级会员，山东省人工智能学会常务理事，计算机学会多媒体技术专委会、计算机视觉专委会、模式识别与人工智能委员会委员，中国图形图像学会多媒体技术专委会委员。

近年来，高赞主持完成或在研国家基金3项，参与包括国家自然基金重点、国家重点研发计划等省部级以上课题10余项。科研成果先后获山东省科技进步一等奖和天津市科技进步二等奖各1项。在国际高水平会议和期刊上发表论文100余篇，IEEE/ACM汇刊或CCFA类会议30余篇，其中包括TIP，TKDE，TNNLS，TMM，TCYBE，TCSVT，TOMM，CVPR，SIGIR，ACMMM，WWW和AAAI等，4篇论文入选ESI高被引，1篇入选热点论文，2021年获CCFA类会议SIGIR2021最佳学生论文。受邀担任20余个国际知名期刊和会议的领域主席、程序委员会委员和审稿人，获得ChinaMM2019、PCM2018的杰出审稿人，担任多个国际期刊编委或客座编委。

基础理论研究是源动力，垒实应用科研之墙基

宋代理学家朱熹在其《观书有感》曾提到“问渠那得清如许，为有源头活水来”。作为山东省人工智能研究院的学术带头人和一名科研工作者，高赞深知基础理论研究的重要性，它是很多应用研究的源动力和核心技术，因此，团队一直以基础理论研究为生命之本，高赞带领团队持续“白加黑”和“711”，潜心刻苦专研，努力提升团队的原创力。团队长期从事多媒体分析、计算机视觉、机器学习和信息检索等领域的研究，尤其是在“基于语义牵引的鲁棒行人特征学习模型”，“数据驱动的多媒体内容关联分析与表示学习”和“知识引导的多媒体内容增强与模型学习”等方面进行了深入研究，并取得了一定的突破。在“基于语义牵引的鲁棒行人特征学习模型”中，提出了语义牵引的行人分析与表示学习框架，阐明了人体语义与行人ReID的关系，建立了高效的行人特征学习模型，提高了行人特征的表达能力以及其鲁棒性；在“数据驱动的多媒体内容关联分析与表示学习”中，提出了数据驱动的多媒体内容关联分析与表示学习框架，建立了多模态潜在关联的挖掘和自适应融合模型，实现了对多模态数据的自适应融合，提高了多模态数据的综合表达能力；在“知识引导的多媒体内容增强与模型学习”中，提出了知识引导的多媒体内容增强与模型学习框架，挖掘了源域数据与目标域数据的关联，建立了有效的知识引导跨域动作识别模型，解决了实际监控中应用场景多变、有效标注少的跨域动作识别难题，降低了动作识别模型的推广难度。团队成员在国际重大会议和IEEE/Trans汇刊发表百余篇高水平相关研究成果，其中包括TIP，TNNLS，TKDE，CVPR，ACMMM等，其中3篇论文获得CCFA类会议的最佳论文提名奖，1篇论文获得最佳学生论文奖，且相关成果被包括院士、IEEEFellow，国家杰青等著名学者的关注和引用。这些基础理论成果为后续的应用研究提供了生命之源，也是我国实现产品自主可控和弯道超车的驱动力。

把论文写在祖国的大地上，人工智能+产业应用

进入新时代，开启新征程，科技工作者迎来新使命，更应以祖国需要为出发点，把论文写在祖国的大地上，把科技成果应用在全面建设社会主义现代化强国的伟大事业中。作为人工智能科技工作者，山东省人工智能研究院研究员高赞带领的智能媒体分析与视觉感知团队成员们始终瞄准国家安全战略需求，在面向公共安全的智能理解等领域攻坚克难，将人工智能技术应用到公共安全领域，不断实现关键核心技术突破。其科研定位为围绕社会公共安全智能感知技术及装置的研发，进行基础理论、应用开发及系统集成技术的研究，提高社会公共安全的智能化分析水平，加快智能制造和工业生产的智能化进程，在社会公共安全智能分析领域关键技术和产品上实现自主可控。重点研究内容为：围绕社会公共安全视频异常行为检测与识别、社交网络虚假媒体信息检测与识别、公共安全视频跨境行人追踪和智能制造等关键技术开展集中公关，研发了社交网络虚假媒体信息自动化检测与识别模型及系统、搭建了智能化公共安全视频的异常行为检测与识别算法模型及一体化解决方案、构建了快速精准的公共安全视频跨境行人追踪系统，支撑了社交网络虚假媒体信息的在线监测和快速阻断其传播、公共安全视频的智能化实时分析和追踪等服务。目前，团队申请了国家发明专利40余项，已获批国家发明专利21项，国际专利3项，实现专利转化3项，获山东省科技进步一等奖和天津市科技进步二等奖各1项。

在公共安全视频的异常行为检测与识别算法模型及一体化解决方案中，深入研究视频时空特征表征技术、对抗学习技术和迁移学习技术，并与目标检测和目标跟踪进行深度融合，实现公共安全视频的异常行为检测和识别，对公共安全视频中异常行为进行实时监测和报警，大幅度降低安保人员的工作负担，同时，提高了人民的生活安全系数。目前该产品已经成功应用在天地伟业技术有限公司（全球安防前10强）智能化视频监控产品中，被推广到全国116个城市中，直接经济效益成果显著，实现销售收入10.84亿，且相关技术获得了山东省科技一等奖和天津市科技进步二等奖各1项。此外，公共安全视频跨境行人追踪系统在公开的全局行人跨境追踪数据集、遮挡行人跨境追踪数据集以及行人换衣数据集上均取得了优越的性能，且被行业领军企业集成到图像搜索引擎产品的跨境追踪功能上，大幅度提高了产品的适用性、鲁棒性以及检索速度，形成了一定的行业影响力，获得了海信网络科技公共安全事业部的一致好评，提高了公司产品的用户黏性。