本論文では同期ビデオ群より獲得した人体の３次元形状から姿勢推定を行う手 法を提案する．我々の手法は1) 着衣の非剛体・剛体など対象を選ばず複雑な形状 変化に対応可能，2) 複雑形状の復元結果に含まれる推定誤差を反映・修正した頑 健な姿勢推定が可能，という特長を持つ．提案法では，復元誤差を修正済みの時 系列形状から確率的な動的モデルを学習することにより，姿勢変化のばらつきと 復元誤差による曖昧性の抑制を両立した形状変化のモデルを得る．このモデルと オンライン復元形状を比較し，復元誤差の修正を行う．この際，視体積領域の持 つ幾何学的な制約を導入することで復元形状の誤差に頑健な形状推定が実現でき る．また，各時刻の形状と姿勢情報（関節位置・角度など）を対応付けて学習し ておくで復元形状からの姿勢推定が可能となる．形状変化が複雑で復元誤差の現 われやすい非剛体着衣を対象として実験を行い，提案手法が一般の手法と比べて 頑健な姿勢推定が可能であることを示す．