近年、赤外線サーモグラフィを用いて遠隔で測定可能な顔面皮膚温に基づくバイタルセンシングが盛んである。我々の先行研究では顔面領域皮膚温に基づき深部体温推定のための線形回帰モデルを構築したが推定精度は低かった。非線形な特性を有する生体情報に対し、非線形モデルを適用することでバイタルセンシングの精度向上が期待できる。本研究では比較的少数なデータを扱えるサポートベクター回帰を顔面領域皮膚温に適用し、深部体温を推定するモデルの構築を行った。また、線形モデルである重回帰モデル、非線形モデルであるランダムフォレストの構築も行いそれらに基づく推定精度と比較を行った。