単眼カメラによる人物追跡は，セキュリティシステムやインテリジェントルーム，スポーツ映像解析など様々な分野への応用が期待され，コンピュータビジョンの重要な課題である．実環境における人物追跡は，照明変動や遮蔽といった環境変動と姿勢や体型，服装といった追跡対象の多様性に対応しなければならない．本稿では，姿勢変動による各部位の見えの変化を統計的に解析した低次元人体形状モデルを用いた人物追跡手法を提案する．事前に生成した人体形状モデルをシルエットやエッジ，色ヒストグラムといった簡単な特徴量で評価し，画像上でフィッティングさせる．精度評価実験により，部分的な遮蔽だけでなく姿勢変動に対しても頑健な追跡であることを示した．
