筆者らは、拡張現実環境下で前腕部に仮想キーボードを投影してもう一方の手で操作する文字入力手法に取り組んでいる。ヘッドマウントディスプレイに設置したカメラによる一人称視点映像を用いて、指先が皮膚や衣服などの柔らかい表面に触れた時の陰影変化を基に接触判定を行なっているが、照明条件による判定への影響が大きく、指先周辺の陰影変化が小さい場合の判定が課題である。そこで本研究では、とりわけ陰影変化が小さいデータを多数収集して深層学習の訓練データとすることで、判定精度の向上を図る。また、色相変換によるデータ拡張の効果も評価する。拡張現実環境下で被験者実験を行い、入力速度と平均正誤率を既存研究と比較評価する。