تلقى تحليل الإنسان اهتمامًا كبيرًا بسبب إمكاناته الواسعة في التطبيقات. ومع ذلك، لا يزال غير واضح كيف يمكن تطوير نظام دقيق لتحليل الإنسان بطريقة فعالة ورشيقة. في هذا البحث، نحدد عدة خصائص مفيدة، بما في ذلك دقة الميزات، والمعلومات السياقية العالمية، والتفاصيل الحدودية، ونقوم بتحليلات صارمة لكشف كيفية الاستفادة منها لصالح مهمة تحليل الإنسان. أدت مزايا هذه الخصائص المفيدة إلى إنشاء إطار عمل بسيط ولكنه فعال يُعرف باسم تمثيل السياق مع الإدراك الحدودي (Context Embedding with Edge Perceiving - CE2P) لتحليل الإنسان الفردي. يتم تدريب CE2P من البداية إلى النهاية ويمكن تبنيه بسهولة لإجراء تحليل للإنسان المتعدد. بفضل التفوق الذي يتمتع به CE2P، حققنا المركز الأول في جميع ثلاث معايير تحليل الإنسان. بدون أي تعقيدات إضافية، حققنا نسبة 56.50٪ (mIoU)، و45.31٪ (متوسط $AP^r$APr)، و33.34٪ ($AP^p_{0.5}$AP0.5p​) في LIP وCIHP ومجموعة بيانات MHP v2.0 على التوالي، مما يتفوق على أفضل النتائج السابقة بنسبة أكثر من 2.06٪ و3.81٪ و1.87٪ على التوالي. نأمل أن يكون CE2P نقطة بداية متينة وأن يساعد في تسهيل الأبحاث المستقبلية في مجال تحليل الإنسان الفردي والمتعدد. تم جعل الكود متاحًا على الرابط \url{https://github.com/liutinglt/CE2P}.