COVID-19感染症の蔓延に伴い，バスの混雑度を可視化したサービスの需要が高まっている．筆者らはカメラを使用したバス車内の混雑度とOD（Origin-Destination）データをリアルタイムに計測するシステムを提案してきた．本稿では乗客の顔に関する特徴量に加えて，着衣に関するHSV色情報を組み合わせることにより，マスクを着用していてもバス乗車時と降車時に人物同定可能なアルゴリズムに改良する．実証実験として日進市内で運用される中型バスにカメラを設置して，改良した提案システムの乗降者の人物同定精度を評価する．