顔面皮膚温は赤外線サーモグラフィ装置にて遠隔で計測可能なバイタルデータである。従来の研究では，遠隔で計測可能な交感神経系活動の指標として鼻部皮膚温の時系列変動に基づくストレスなどの生理心理状態の評価が行われてきた。さらに近年の研究では，鼻部のみならず，口唇，頬，額などの皮膚温が，様々な生理心理状態により変動することが明らかとなった。遠隔で生理心理状態をセンシングするには，これらの部位の皮膚温を的確にかつリアルタイムで計測しなければならない。しかし皮膚温分布の特性上，赤外線サーモグラフィで撮影した熱画像の情報には鼻部や口唇部の形状的特徴が表出しにくく，皮膚温のリアルタイム計測は困難であった。本論文では，顔面皮膚温のリアルタイム計測実現を目指し，物体検出アルゴリズムであるカスケード形状回帰と点群統計モデルを併用した提案手法により，熱画像の顔面領域に顔特徴点を生成し，それらに基づく顔面皮膚温のリアルタイム計測を実現する。結果，提案手法により顔特徴点の生成位置の相対誤差は3%程度と小さく，80fpsという高速度で顔面皮膚温をリアルタイムで抽出することを可能にした。