近年，CVの分野では機械学習をベースとした人間の骨格推定モデルが多く提案されている． 骨格推定モデルのうち，2017年にCMUが提案したOpenPoseはVGG-19をファインチューニングした骨格推定モデルであり，画像に映る人間の骨格位置を推定し，それぞれの関節を画像内での2次元座標値として出力する．しかし動画に対しての処理の場合，それぞれのフレームを独立した画像とみなして処理するため，フレーム間の時系列相関性が失われる．本研究では，動画に対するOpenPoseの処理結果から骨格の検出が失敗したフレームを検出し，フレーム間の時系列相関性を用いることで骨格座標値を補間し，全体としての骨格推定精度を向上させる手法を検討する．