本研究の目的は、異なる被験者間での通信に脳波（Electroencephalogram: EEG）を活用する可能性を評価することである。本研究では、13名の被験者に対して、視覚的刺激を用いて英語の母音「a」「e」「i」「o」「u」を想像させるように誘導し、その際に得られたEEG信号を記録した。得られた信号は、アーティファクトおよびノイズを除去するための前処理を施された。その後、平均パワー、平均値、分散、標準偏差といった共通特徴量を抽出し、バイポーラニューラルネットワークを用いて分類した。その結果、最大分類精度は44％に達した。この結果から、EEG信号には被験者間分類に有用な特徴情報が含まれていることが示された。