本稿では，モアレ像からの脊柱側彎症自動識別法について述べる．脊柱側彎症は脊柱が左右に彎曲する病気で，主に，小中学生を中心として発生する．人背面モアレ像は正常例であればほぼ左右対称を示しているが，異常例ではモアレ縞のひずみによる左右非対称が現れる．そこで，脊柱側彎症のもつ非対称の特徴を利用して，モアレ画像から対称性解析を行うことにより，脊柱側彎症の自動識別を行う．提案法では，図形の近似的対称性解析法により対称基準を求め，対称基準を境とする左右領域内の重心位置のずれと濃度差の分布の違いを基に，階層型ニューラルネットワーク(ANN)やサポートベクタマシン(SVM)による自動識別を行う．提案法を用いて1,200例の実モアレ画像を三つのデータ群に分け，Leave-one methodによる分類実験を行った結果，ANNでは90.3%，SVMでは85.3%の平均識別率を得た．
