現在，高度道路交通システム（Intelligent Transport Systems：ITS）の研究開発が盛んに行なわれている．その中で，道路標識の検出・認識の方法について多くの研究が行われている．本論文では，階層型ニューラルネットワークと自己組織化マップを用いて道路標識を認識する方法の開発を目的とする．階層型ニューラルネットワークはカラー画像から色を検出するために用い，自己組織化マップは，色・形状・テクスチャそれぞれの特徴から標識を分類するために用いる．形状特徴量には改良型P型フーリエ記述子を採用した．その結果，SOMによる正解率・処理時間・パターン分類後のマッチング回数それぞれ，既提案手法を上回る結果を得ることができ，最も効率的であることがわかった．
