تقدم هذه الدراسة شبكة جديدة (أي PoseLifter) قادرة على رفع وضعية الإنسان ثنائية الأبعاد إلى وضعية ثلاثية الأبعاد المطلقة ضمن نظام إحداثيات الكاميرا. وتُقدِّم الشبكة المقترحة تقديرًا لموقع الإنسان المستهدف في الفضاء ثلاثي الأبعاد المطلق، وتُنتج تقديرًا محسَّنًا للوضعية النسبية ثلاثية الأبعاد مقارنةً بالطرق الحالية لرفع الوضعية. وباستخدام PoseLifter مع مُقدِّر الوضعية ثنائي الأبعاد بشكل متسلسل، يمكن تقدير وضعية الإنسان ثلاثية الأبعاد من صورة RGB واحدة. وفي هذه الحالة، نُثبت تجريبيًا أن استخدام الوضعيات ثنائية الأبعاد الواقعية التي تم تصنيعها باستخدام توزيع الأخطاء الحقيقي للعُقد الجسدية يُحسِّن بشكل ملحوظ أداء PoseLifter. وتم تطبيق الطريقة المقترحة على مجموعات بيانات عامة، حيث تم تحقيق أداءً رائدًا في مجال رفع الوضعية من ثنائي الأبعاد إلى ثلاثي الأبعاد، وتقدير الوضعية ثلاثية الأبعاد للإنسان.