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光双安定素子や液晶を用いて構成される光ニューラルネットワークを用いた色彩認識システムについて以下の2つの構成法を提案した。一つはCIEのRGB表色系・XYZ表色系の概念に基づき、色彩をRGB三刺激値でもって認識しようとする三刺激値型色彩認識システムである。このシステムにおいて白色光レーザを光源として用いた場合の学習動作についてシミュレーションを行った。その結果、1ユニットへの入力数を増やすことにより学習が容易になることを確認した。また、学習が完了したシステムの認識能力をシミュレーションしたところ、学習パターンが少ないと色彩を正確に区別することはできないが、学習パターンを増やすとパターン数の3乗の数の色相が認識できることを明らかにした。次に、カラー液晶テレビを光シナプス結合素子として用いた場合の動作や、光双安定素子のニューロン素子としての動作特性を実験により確認した。もう一つは、生物の視覚系を模倣した構成を有する色細胞型色彩認識システムである。このシステムにおいては、入力層として人間の錐体に類似した分光感度特性を持つカラーフィルタを用い、出力層は大脳皮質のV4野にある挟帯域の波長選択特性を持つ色細胞を設定してシミュレーションを行った。その結果、入力層で大きさの異なる三種類の信号に分割された色彩情報がニューラルネットワークによって処理され、出力層のユニットで特定の色彩に対し反応することが確認された。また、中間層のユニットの出力特性はサルの神経節細胞の挙動と類似しており、その動作特性のパターンには類型があることを明らかにした。現在のところこのシステムでは、単波長光の認識しかできないが、その動作特性が生物の視覚系に対して極めてよく類型化できるので、生物学的な視覚系メカニズムを解明する研究の支援や、人間の心理的作用も含んだ色彩知覚により近い色彩認識システムの開発などが可能になるものと期待される。
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