カメラで撮影した手の動きを認識するビジョンベースハンドジェスチャ認識技術は，手話認識をはじめとする様々なマンマシンインタフェースの開発に利用されるようになりつつある．一般的に，現在の入力パターンを学習しておいたジェスチャパターンと照合することで認識処理が行われるが，ジェスチャにはユーザ固有の動きの癖が含まれるため，あらかじめ用意したジェスチャデータベースのみでは，十分な認識性能を得ることができないという問題がある．そこで本研究では認識性能の低下を抑止するために，ユーザのジェスチャパターンをサブユニットと呼ばれる短い動作単位に分割し，データベースに追加学習することの有効性について検討を行った．
