紅白一組の旗を使い、16種類の原画を組合せることで文字や記号を表す通信手段である手旗信号の認識に関する最近の先行研究として、まず原画単位にパターン・マッチングで認識し、その組合せとして信号の認識を行うものがあるが、五十音に対する平均認識率をみると改善の余地があると考える。本研究では、認識率の向上を目的として、信号単位での認識を念頭に、日本語の五十音並びに濁点、半濁点を含めた50種類の手旗信号パターンを対象として、自己組織化マップ（SOM）を用いた手旗信号の認識エンジンについて検討した。認識実験の結果から、学習済者や未学習者を問わず、極めて高い認識率で、対象とした50種類の手旗信号パターンを認識可能な、SOMによる手旗信号認識エンジンを構築できたと考える。