本論文では三次元物体の姿勢パラメータを二次元画像から高速に推定する方法として、EbC(Estimation-by-Completion)法を提案する。EbC法は、アピアランスベース姿勢推定を、画像に埋め込まれた情報トラックの復元という問題としてとらえ、固有空間法による学習結果をもとにBPLP法で画像補完することで情報トラックを復元し、パラメータ推定を実現する。また、画像補完とパラメータ推定の計算を2枚の画像(EbC画像対)に集約し、各パラメータの推定を画像の内積演算と簡単な三角関数のみで実現するため、パラメータ推定を高速に行うことができる。実験では、鉛直軸周りの回転と画像面での並進の3自由度の姿勢パラメータ推定結果を示し、EbC法の精度と計算コストについて述べる。