複数点群を位置合わせする手法の一つとして，点群から特徴量を抽出して位置合わせする手法がある．このような手法では，測定時にマーカーを配置する必要がないため，建造物などの大型の実空間の復元には有効である．しかし，位置合わせの処理に時間がかかったり，処理するための拘束条件が厳しいといった問題がある．本研究では，大型の建造物を復元するために，最適化した特徴線に基づく位置合わせ手法を提案する．本手法では，点群の情報を利用し，高速かつ容易に位置合わせすることが可能である．In this paper, we present an efficient algorithm for the registration of multiple "point cloud data"obtained by scanning a real object from different views. This algorithm is based on a "feature-line-matching" approach that evaluates the distance between a pair of feature lines. Thus, our proposed algorithm works well for scanned data such as of artificial buildings. In our algorithm, the feature lines are detected efficiently by using the coordinate values of "point cloud data".