姿勢推定の技術は医療，セキュリティ，行動心理学など様々な分野で利用され，様々な推定手法が提案されている．しかし，時系列情報を利用していない手法では，画像単体への検出精度は高くとも，動画全体で見た時に手足の左右入れ替わりなどが問題になることがある．そこで，この問題を改善するために，本研究では「時系列情報の利用」と「歩行の周期性」に着目した手法を提案する．本手法ではAlphaPoseから与えられた姿勢推定結果に対し，前後のフレームの情報を使うことで，フレーム間の急激な位置変化を低減する．本手法を適用してキーポイントの推定精度を比較した結果，脚部の検出精度が向上していることを確認した．