まず第1に，人体のパーツ領域をより正しく抽出するためのパーツ・背景領域分割法 を提案する．この方法では各パーツの候補領域において，各パーツ 形状の事前知識を参照したパーツ領域と背景領域を２値化をすること によって，人体輪郭だけを領域特徴量として抽出し，この領域特徴量に 基づいて各パーツとの類似度を評価する．
第2に，領域特徴量と従来の濃度勾配ベースの 特徴量とを統合することにより，両特徴量を相補的に利用した パーツ類似度の評価法を提案する．
実験として，公開画像データベース(学習用100枚，テスト用205枚) に対して，このパーツ類似度に基づいた姿勢推定を行った． この結果として，胴体，頭部，右大腿以外のパーツについて，従来手法と比較して 最大約5¥%の精度の向上がみられたことを推定結果の画像と共に示す．