多視点画像を使って物体やシーンの3次元形状およびカメラの姿勢を得る問題は，コンピュータビジョンの中心的課題として長い間研究されてきた．活発な研究活動を通じて得られた成果は，ロボット視覚から，CGや拡張現実(AR)を始めとする映像メディア応用まで，様々な形で実社会にフィードバックされている．本稿は，多視点3次元復元の最近の研究動向をサーベイしたもので，大量未整列画像からのSfM，実時間SfM/Visual SLAM，人物の全周囲3次元形状・運動復元の3つのトピックについて述べる．The problem of obtaining the three-dimensional structure of an object or a scene and camera poses from multiple view images is one of the central issues of computer vision and has been studied for a long time. The results of intense research activity in the area have been applied to various real-world problems from robotic vision to image media application such as CG and augmented reality. This article surveys recent research trends in multi-view three-dimensional reconstruction, focusing on three topics, SfM for unordered image collections, realtime SfM/Visual SLAM, and complete three-dimensional recovery of human body shape and motion.