オプティカルフローからカメラの3次元運動および奥行きを復元するための従来の研究においては、オプティカルフローの観測雑音を考慮した最尤推定が注目されてきた。しかし、各画素点に対応する奥行きを独立な変数と考えているため、オプティカルフローの観測される画素数に比例して未知数が増加し、3次元運動および奥行きの最尤推定量は最小分散の意味での最適性を示さない。3次元形状を簡単な代数曲面に制限することによって未知数を減らす手法も提案されてきたが、実際的なモデルとしては不適切である。そこで本稿では、奥行きを確率場として表現することによって、適用範囲を極端に狭めることなく統計的推定問題としての未知母数を削減し、最尤推定としてこれらの母数をオプティカルフローから決定することを考える。尤度関数の最大化にあたっては、極大値への収束が保証されるEMアルゴリズムに基づく手法を提案する。