手話はろう者が意思疎通を行う上で重要な手段であるが、手話の習得は難しく健聴者の多くはその意味を理解できない. こうした背景から手話の自動翻訳が望まれており、様々な取り組みが行なわれてきた。しかし，それらの多くは手指の骨格データを機器を使って直接計測するほかディープラーニングによって間接的に認識するものであった。手法によっては、手話単語のみしか認識せず文章を認識する場合には再度学習させる必要のあるものもあった。提案手法は、通常のカメラとOpenPoseとを用いるが、腕や手指の移動を時間軸を含めたパターンマッチングによって認識するものである。特殊な機器を用いないため従来手法よりも簡便に手話認識が行える特徴がある。