タッチパネル式の携帯端末における画面が小さく文字入力が行いにくいという問題を解決するため，端末背面におけるユーザの手指とキーボード画像を拡張現実の手法を用いて合成し，入力を行うARタイピングインタフェースが提案されている．しかし，従来の入力識別手法ではやや強めに押下動作を行わなければ認識できないという課題が存在していた．そこで本研究ではより高精度な押下認識と個人差への対応を目的として，オプティカルフローの時系列から特徴量を作成し，最近傍法を用いて識別を行う手法を提案する．本手法を用いて入力動作識別の評価実験を行った結果，約80％の識別精度を得られた．
