近年、RGBカメラやモーションキャプチャなどの各種センサのデータに基づき、人間の行動を自動的に認識する行動認識の研究がさかんに進められており、その性能向上は大きな応用可能性につながると考えられている。本研究では、モーションキャプチャ計測に基づき、日常生活時での行動認識のための手法を開発し、従来の機械学習に基づく手法と比較する。K平均法による姿勢ベクトルの量子化、隠れマルコフモデルによる姿勢系列モデリング、サポートベクトルマシンによるパターン分類を組み合わせた手法を中心に検討した。おいて性能を比較したところ、姿勢ベクトルの系列をそのままサポートベクトルマシンで分類した場合の性能が良好であった。