松山泰男
また、初期の成果として、alpha-EMアルゴリズムや競合学習アルゴリズムの下部構造であるベクトル量子化を用いた高能率音声情報圧縮の研究がある。
生体情報処理に関する研究:脳信号に関する成果として、侵襲型と非侵襲型の脳情報と人体動作を統合したPCレベルでヒューマノイドを操作できるシステムの実現、NIRS脳信号による連続認証システム、脳波による個人認証、神経パルス列の時間依存型確率過程の研究がある。また、機械学習アルゴリズムをバイオインフォマティクスに適用した認識システムに関する著書がある。
以上の1と2にある理論と応用は、IoCT(Internet of Collaborative Things)およびIoXTにおける人と機械の親和性(human-awareness)のための主要な貢献となっている。