近年、自動運転の実用化に向けて研究が進んでいる。ドライバーは緊急時の運転操作のために覚醒度を維持する必要があり、覚醒低下検出技術の開発が求められている。これまで、時系列変化を捉えて覚醒低下を検出する方法が提案されてきたが、覚醒低下検出に時間を要することが課題である。そこで我々は、時間的情報を用いず顔面皮膚温度分布の情報を利用することで、短時間で覚醒低下検出をできると考えた。本研究では，VAEを用いて一過性覚醒低下検出のための一般モデルを構築した。しかし、モデルの精度にばらつきがあったため、VAEにおける最適な潜在空間の次元数を探索した。