仮想現実環境において指先を使って操作を行う場合，手の画像から指先位置を取得する方法には，セルフオクルージョン下における位置推定が困難であるという課題がある．本研究では，深層学習を用いてセルフオクルージョンが含まれた手背画像から3次元指先位置を推定する．深層学習による推定精度を高めるためには大量のデータが必要であり，データ収集効率を高めるために複数台のカメラで同時撮影を行う．また，高精度に推定できるDenseNetなどの密結合畳み込みネットワークを基に推定モデルを構築する．これまでの研究で用いられた推定モデルと比較を行い，評価する．