تُلقى معالجة البشر اهتمامًا بحثيًا متزايدًا. وفي هذا العمل، نهدف إلى دفع حدود معالجة البشر من خلال تقديم مشكلة معالجة البشر متعددة في البيئات الطبيعية (في البرية). تركز الدراسات الحالية في مجال معالجة البشر على السيناريوهات ذات الشخص الواحد، وهو ما يختلف عن التطبيقات الواقعية التي تشهد وجود أشخاص متعددين في نفس الوقت، مع تفاعل بينهم وتقاطع في الرؤية. ولحل مشكلة معالجة البشر متعددة، نقدم مجموعة بيانات جديدة تُسمى "مجموعة بيانات معالجة البشر متعددة (MHP)"، بالإضافة إلى نموذج جديد لمعالجة البشر متعددة يُدعى "MH-Parser". تحتوي مجموعة بيانات MHP على أشخاص متعددين تم تصويرهم في مشاهد واقعية، مع تسميات دلالية دقيقة على مستوى البكسل ضمن إطار واعٍ للInstances (الكائنات الفردية). يُنتج نموذج MH-Parser خرائط معالجة عالمية وأقنعة لInstances الأشخاص في نفس الوقت، وبأسلوب تنازلي (من الأسفل إلى الأعلى)، باستخدام نموذج جديد يُعرف بـ "Graph-GAN". ونرى أن مجموعة بيانات MHP ستساهم كمصدر بيانات قيّم لتطوير نماذج جديدة لمعالجة البشر متعددة، بينما يُقدّم نموذج MH-Parser أساسًا قويًا لدفع عجلة البحث المستقبلي في مجال معالجة البشر متعددة في البيئات الطبيعية.