遮蔽物により物体が直接カメラから観測できない場合，物体から反射した光を壁に反射させ，間接的に観測することで，物体を推測するタスクを考える．本研究では，ハイパースペクトルカメラを用いて壁に反射した光を撮影し，物体を分類する．教師あり学習に基づく分類では，ラベル付きデータが大量に必要だが，反射光データのラベル付けは困難である．一方，物体を直接撮影したハイパースペクトル画像の収集とラベル付けは容易である．我々は，物体を撮影したハイパースペクトル画像から得られた知識を反射光による物体分類に適用する．このドメイン適応を導入した提案手法の本タスクにおける有効性を示すため，データセットを構築し，評価した．