في السنوات الأخيرة، حظيت مهام استشعار السحابة النقطية باهتمام متزايد. تقدم هذه الورقة أول محاولة لتقدير شبكة الجسم البشري ثلاثية الأبعاد من سحابات نقاط ليدار النادرة. وقد اكتشفنا أن التحدي الرئيسي في تقدير وضع الجسم البشري وشبكته من السحابات النقطية يكمن في ندرة البيانات، والضوضاء، وعدم الاكتمال في سحابات نقاط ليدار. وفي مواجهة هذه التحديات، نقترح مخططًا فعالًا لإعادة بناء الشبكة من النادر إلى الكثيف لإعادة بناء شبكة الجسم البشري ثلاثية الأبعاد. يتضمن هذا تقدير تمثيل نادر للإنسان (وضع الجسم البشري ثلاثي الأبعاد) وإعادة بناء الشبكة الجسدية تدريجيًا. للاستفادة بشكل أفضل من المعلومات الهيكلية ثلاثية الأبعاد للسحابة النقطية، نستخدم محولًا متسلسلًا للبيانات البيانية (graphormer) لإدخال خصائص السحابة النقطية أثناء إعادة البناء من النادر إلى الكثيف. تظهر نتائج التجارب على ثلاثة قواعد بيانات متاحة للجمهور فعالية المنهج المقترح. الرمز البرمجي: https://github.com/soullessrobot/LiDAR-HMR/