The estimation accuracy may decrease in a conventional hand pose estimation which uses the silhouette information for unspecific users due to their individual differences such as finger thickness and way of moving. In this paper, therefore, we propose the system using ridge lines of a hand which are extracted from a hand image. Our system can reduce incorrect estimation caused by individual differences such as thickness of fingers, because the ridge lines pass through the center of the finger parts. The evaluation experiments showed that the estimation accuracy increased in the proposed system compared with the conventional system, even when a subject served who has some individual differences and whose hand was not registered in the database.%従来の手指形状推定では，輪郭線情報を特徴量化することによって推定を行っていたが，輪郭線情報は手の形や形状の作り方などの個人差による変動が大きいため，データベースに手形状を登録していないユーザがシステムを利用すると推定精度が変動してしまうことがあった．そこで本研究では，前景画像である手画像の各画素の背景画像からの距離を高さとして手画像を一つの山と見なし，そこに引くことのできる尾根線を手指形状推定に用いることで指の太さに依る誤推定を減らす手法を提案した．データベースに登録された手形状より比較的指の太いユーザが推定を行った時の推定精度は従来手法と提案手法を比較すると，前腕回旋180［度]時の栂指Ip関節で0.33±14.97[度]から-0.10±13.78［度］，示指PIP関節で0.99±17.20[度]から-0.04±16.89[度]，小指PIP関節で5.57±20.33[度]から7.84±15.45［度]となり推定精度を上げることができた．
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