仮想現実環境において，腕などの皮膚表面に指で触れたことをヘッドマウントディスプレイに搭載したカメラで検出する入力方法は，入力のための追加のデバイスを必要としないという利点を持つ一方で，接触判定の精度に課題がある．本研究では，指先で皮膚に触れると周辺の影やテクスチャが変化することに着目し，Convolutional Neural Network(CNN)を用いて，RGB画像から接触を高精度に判定する手法を提案する．手を撮影した画像をトリミングして得た指先画像に正規化やグレースケール変換等の補正を行い，CNNによる接触判定を行う．複数の画像補正手法とデータ拡張を用いて実験し，有効な組み合わせを調査した．また，接触判定精度の評価を行い，提案手法の有効性を示した．