Dr. Huimin LU

Huimin Lu
Assistant Professor (Kyutech), Excellent Young Researcher (MEXT,Japan)
Kyushu Institute of Technology, Japan
ADD: E3-209, Sensui-cho 1-1, Tobata-ku, Kitakyushu 804-8550, Japan
TEL: +81-93-884-3183   FAX: +81-93-861-1159
Email: dr.huimin.lu*ieee.org (Please replace*with @)

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Huimin Lu received double M.S. degrees in Electrical Engineering from Kyushu Institute of Technology and Yangzhou University in 2011, respectively. He received a Ph.D. degree in Electrical Engineering from Kyushu Institute of Technology in 2014. From 2013 to 2016, he was a JSPS research fellow (DC2, PD, and FPD) at Kyushu Institute of Technology. Currently, he is an assistant professor in Kyushu Institute of Technology and an Excellent Young Researcher of Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology-Japan. He serves as editor or associate editor for IEEE Access Journal, Computers & Electrical Engineering, etc. He is the Leading Guest Editor for ACM/Springer Mobile Networks and Applications, Optics & Laser Technology, Multimedia Tools and Applications, etc. His research interests include artificial intelligence, computer vision, computational imaging, deep-sea observing, internet of things and robotics. He has authored or co-authored 150+ papers in journals and conferences, which have received 1500+ citations. As the lead editor, he has edited two books and have 50K+ downloads. He has received 20+ awards from the governments, associations and international conferences.

Journal Editorial Board

Associate Editor, Computers and Electrical Engineering-Elsevier
Associate Editor, IEEE Access Journal
Associate Editor, Wireless Networks-Springer

Journal Reviewer

IEEE PAMI, IEEE TIP, IEEE TCSVT, IEEE TMM, IEEE CEM, IEEE Wireless Comm., IEEE Comm. Mag., IEEE Sensors Journal, PR, PRL, FGCS, ASOC, Information Fusion, etc.

Invited Talk

IEEE ERK2017; ISAIR2017;ISAIR2018;

Conference Organizer

General Co-Chair: ISAIR2016; ISAIR2017; ISAIR2018;ISAIR2019;
General Chair: EAI/ROSENET2017; EAI/ROSENET2018;EAI/ROSENET2019;

Selected Journal Papers

  1. H. Lu, G. Liu, Y. Li, H. Kim, S. Serikawa, “Cognitive Internet of Vehicles for Automatic Driving”, IEEE Network, 2019.
  2. H. Lu, D. Wang, Y. Li, J. Li, X. Li, H. Kim, S. Serikawa, I. Humar, “CONet: A Cognitive Ocean Network”, IEEE Wireless Communications, In Press, 2019.
  3. Y. Sakai, H. Lu, J. Tan, H. Kim, “Recognition of surrounding environment from electric wheelchair vedeos based on modified YOLOv2”, Future Generation Computer Systems, vol.92, pp.157-161, 2019.
  4. H. Lu, T. Uemura, D. Wang, J. Zhu, Z. Huang, H. Kim, “Deep-sea organisms tracking using dehazing and deep learning”, Mobile Networks and Applications, In Press, 2019.
  5. H. Lu, Y. Li, T. Uemura, H. Kim, S. Serikawa, “Low illumination underwater light field images reconstruction using deep convolutional neural networks”, Future Generation Computer Systems, vol.82, pp.142-148, 2018.
  6. Y. Zhang, R. Gravina, H. Lu, M. Villari, G. Fortino, “PEA: Parallel electrocardiogram-based authentication for smart healthcare systems”, Journal of Network and Computer Applications, vol.117, pp.10-16, 2018.
  7. W. Zhao, H. Lu, D. Wang, “Multisensor image fusion and enhancement in spectral total variation domain”, IEEE Transactions on Multimedia,  vol.20, no.4, pp.866-879, 2018.
  8. H. Lu, Y. Li, S. Mu, D. Wang, H. Kim, S. Serikawa, “Motor anomaly detection for unmanned aerial vehicles using reinforcement learning”, IEEE Internet of Things Journal, vol.5, no.4, pp.2315-2322, 2018.
  9. M. Wang, S. Zhang, Y. Lv, H. Lu, “Anxiety level change using BCI for miner’s smart helmet”, Mobile Networks and Applications, vol.23, no.336-343, 2018.
  10. Y. Li, H. Lu, K. Li, H. Kim, S. Serikawa, “Non-uniform de-scattering and de-blurring of underwater images”, Mobile Networks and Applications, vol.23, pp.352-362, 2018.
  11. H. Lu, Y. Li, M. Chen, H. Kim, S. Serikawa, “Brain Intelligence: go beyond artificial intelligence”, Mobile Networks and Applications, vol.23, pp.368-375, 2018.
  12. H. Lu, B. Li, J. Zhu, Y. Li, Y. Li, L. He, J. Li, S. Serikawa, “Wound intensity correction and segmentation with convolutional neural networks,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol.29, no.6, pp.3927, 2017.
  13. Y. Li, H. Lu, J. Li, X. Li, Y. Li, S. Serikawa, “Underwater image de-scattering and classification by deep neural network”, Computers and Electrical Engineering, vol.54, pp.68-77, 2016.
  14. H. Lu, Y. Li, S. Nakashima, S. Serikawa, “Turbidity underwater image restoration using spectral properties and light compensation”, IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E-99D, no.1, pp.219-227, 2016.
  15. H. Lu, Y. Li, S. Nakashima, S. Serikawa, “Single image dehazing through improved atmospheric light estimation”, Multimedia Tools and Applications, vol.75, no.24, pp.17081-17096, 2016.
  16. H. Lu, Y. Li, L. Zhang, S. Serikawa, “Contrast enhancement for images in turbid water”, Journal of Optical Society of America-A, vol.32, no.5, pp.886-893, 2015.
  17. S. Serikawa, H. Lu, “Underwater image dehazing using joint trilateral filter”, Computers and Electrical Engineering , vol.40, no.1, pp.41-50, 2014.
  18. H. Lu, Seiichi Serikawa, “Design of freely configurable safety light curtain using hemispherical mirrors”, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, vol.8, no.S1, pp.S110-S111, 2013.
  19. H. Lu, L. Zhang, S. Serikawa, “Maximum local energy: an effective approach for image fusion in beyond wavelet transform domain”, Computers & Mathematics with Applications, vol.64, no.5, pp.996-1003, 2012.

Selected Conference Papers

  1. X. Xu, J. Song, H. Lu, Y. Yang, F. Shen, Z. Huang, “Modal-adversarial Semantic Learning Network for Extendable Cross-modal Retrieval”, Proc. of 2018 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR2018), pp.46-54, 2018.
  2. X. Xu, J. Song, H. Lu, L. He, Y. Yang, F. Shen, “Dual Learning for Visual Question Generation”,  Proc. of 2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2018), pp.1-6, 2018.
  3. L. He, X. Xu, H. Lu, Y. Yang, F. Shen, H. Shen, “Unsupervised cross-model retrieval through adversarial learning”, Proc. of 2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2017), pp.1-6, 2017.
  4. Y. Nakagawa, K. Kihara, R. Tadoh, S. Serikawa, H. Lu, Y. Zhang, Y. Li, “Super resolving of the depth map for 3D reconstruction of underwater terrain using Kinect,” Proc. Of The 22nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS2016), pp.1237-1240, 2016.
  5. H. Lu, Y. Li, X. Xu, L. He, D.G. Dansereau, S. Serikawa, “Underwater image descattering and quality assessment”, Proc. of 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2016), pp.1998-2002, 2016.
  6. H. Lu, Y. Li, S. Serikawa, J. Li, Z. Liu, X. Li, “Image restoration method for deep-sea tripod observation systems in the South China Sea”, Proc. of MTS/IEEE Oceans 2015, pp.1-6, Washington DC, USA.
  7. H. Lu, Y. Li, S. Serikawa, “Single underwater image descattering and color correction”, Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2015), pp.1623-1627, 2015.
  8. H. Lu, S. Serikawa, “Underwater scene enhancement using weighted guided median filter”, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2014), pp.1-6, 2014.
  9. H. Lu, Y. Li, S. Serikawa, “Underwater image enhancement using guided trigonometric bilateral filter and fast automatic color correction”, Proc. of 2013 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2013), pp.3412-3416, 2013.
  10. H. Lu, Y. Li, L. Zhang, A. Yamawaki, S. Yang, S. Serikawa, “Underwater optical image dehazing using guided trigonometric bilateral filtering”, Proc. of 2013 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2013), pp.2147-2150, 2013.


  1. Artificial Intelligence and Computer Vision (Springer-Nature, 2017) http://www.springer.com/us/book/9783319462448 (10k+ downloads)
  2. Artificial Intelligence and Robotics (Springer-Nature, 2018) http://www.springer.com/la/book/9783319698762 (40k+ downloads)
  3. Cognitive Internet of Things: Frameworks, Tools and Applications (Springer-Nature, 2019)  https://www.springer.com/jp/book/9783030049454


地址:日本国福冈县北九州市户畑区仙水町1-1E3-209室,邮编 804-8550
电子邮件:dr.huimin.luieee.org (请将邮箱地址中的*置换为@)





陸 慧敏(工学博士)

場所:福岡県北九州市戸畑区仙水町11, E3-209, 804-8550.
E-mail: dr.huimin.luieee.org(@」を「*」に置換してください)



(課題2)次世代人工知能(Beyond AI)基盤技術の研究開発
近年、米国政府は人工知能(AI)や認識(音声、画像等)を中心としたロボットの基礎研究を支援している。Microsoft社はリアルタイム通訳ロボットや革新的な画像認識技術を発表している。Amazon社では配送システムおける自律ロボットに人工知能を利用している。Facebook社は「DeepFace」という人工知能をベースとした顔認識技術を開発している。米国の大学機関ではロボットや人工知能の研究が活発に行われており、企業による協力、ディープラーニングなどの革新的な技術も出てきている。スタンフォード大学人工知能研究所が開発したロボットカーは現役のレーサーよりも早いタイムを打ち出している。マサチューセッツ工科大学人工知能研究所はお掃除ロボットや四速歩行ロボットを開発している。欧州においても、2014年欧州委員会と民間企業及び研究機関が共同してロボット分野における研究・革新プロジェクト「EU SPARC Project」を立ち上げ、産業ロボット、福祉ロボットにおける実用ロボット開発を推進している。中国では、産業革新の観点から、最新鋭の産業用ロボットが急速に普及させている。中国政府は2012年に「智能製造装置産業発展計画」を発表し、2016年に発表した「十三五計画」において、人工知能やロボット産業に数十兆円を投資している。日本のロボットは1980年代以降、産業用ロボットが急速に普及しており、日本の産業発展に大きく寄与してる。これから、知能ロボットを用いて我が国の様々な課題の解決を期待している。

発展途上国における基礎教育の普及に向けた努力は、「万人のための教育」や「国連ミレニアム開発目標」を通して国際的な課題として広く共有され、国際社会の多様なアクターによる教育開発援助が推進されている。また、近年では、世界経済の低成長の伴に、先進国は発展途上国への援助疲れがある。一方、日本はアフリカへの経済援助を続けているが、教育支援、特に子供のための自学自習力育成支援が少ない。こうした国際的な議論や支援の影響を受けながら、多くの発展途上国が初等教育の完全普及や教育機会に関する地域間格差の解消といった課題を自らの政策目標として掲げ、それらの実現へ向けた教育改革が推進されている。しかし、発展途上国の多くでは,こうした目標の実現へ向けた道程は未だに遠いと言わざるを得ない状況にある。その原因は各国の状況に応じてさまざまであるが、多くの国に共通して見受けられる課題は、教育セクターの制度的・組織的・人的な能力の脆弱さである。EFA に象徴される教育開発目標を実現するためには、これらの能力をいかに強化するかということが重要な課題であり、近年の教育開発援助においても教育セクター全体の能力開発を促すことが不可欠となっている。現在、様々な教育支援システムが開発されている。多くの教育支援システムは、識字率が高い先進国における教育補助であり、教育環境の全く異なる発展途上国の実際の状況を考慮していない。また、現存の自学自習力育成支援システムは環境に影響されやすく、環境の整備されていない地域では効率が極端に低くなっている。この問題を解決するため、先進的なセンサー技術、インターネット及び通信技術、画像解析技術、エネルギー技術を用いてこれらの問題を克服する研究を行っている。
•NEC C&C財団博士人材育成補助金(FY2015)