多人姿勢推定において、アクターは他の人物の背後に完全に隠れるなど、大きく被覆されることがあります。時間的な手法は、過去と未来のフレームを使用して一時的に見えなくなった姿勢を合理的に予測できますが、それでも大きな誤差を示すことがあります。本研究では、可視性のギャップを埋め、時間的に滑らかで有効な軌道を生成するエネルギー最小化アプローチを提案します。当該アプローチは他の補間ベースの手法よりも優れており、最先端の結果を達成しています。さらに、MuCo-3DHPデータセットの時間的拡張版である合成MuCo-Tempデータセットも提案します。当研究のコードは公開されています。注：「MuCo-3DHP」および「MuCo-Temp」は固有名詞としてそのまま使用しています。