本研究では，Texas Instruments社のSensorTagを用いた眼鏡型ウェアラブルデバイスにおいて3軸加速度データを取得し，主成分分析による次元削減とk-最近傍法によるパターン認識によって「うなづき」，「首を横に振る」，「首を傾げる」といった人間の頭部動作を認識する頭部動作認識システムを構築した．また，主成分分析と階層型ニューラルネットワークを用いた手法，畳み込みニューラルネットワークを用いた手法についても検討を行い，それぞれの手法において動作認識が可能であることを確認した．さらに，実時間での頭部動作を可能とするためのリアルタイム頭部動作認識システムを提案した．