近年，自動車やセキュリティ分野において画像認識技術の需要が高まっている．Convolutional Neural Network(CNN)は非常に高い精度で画像から物体を認識できるが，RGBカメラでは夜間や逆光，IRカメラでは周辺温度が原因で物体がきれいに映らず，対象を認識できないといった課題がある．本研究ではRGB-IRカメラを用いて人物を撮影し，CNNとSupport Vector Machine(SVM)を用いて人物検出を行うことで精度と頑強性を獲得する．実験の結果，一方のカメラ画像のみを使用する場合より精度が向上したことを報告する．