単一の魚眼カメラを使用したエゴセントリック3次元人間姿勢推定は、伝統的な外部カメラによるアウトサイドイン運動捕捉では困難な、制約のない環境での広範な日常活動を捉えることができることから、最近注目を集めています。しかし、既存の方法にはいくつかの制限があります。特に問題となるのは、推定された姿勢が世界座標系ではなく、魚眼カメラの局所座標系に存在することです。これは多くのアプリケーションにとって制約となります。さらに、これらの方法は、単眼設定と強力に歪んだエゴセントリック視点による重度の被塞ぎにより、精度が低く時間的に不安定であるという課題を抱えています。これらの制限を克服するために、私たちは単一の頭部装着型魚眼カメラを使用したエゴセントリックグローバル3次元身体姿勢推定の新しい方法を提案します。正確かつ時間的に安定したグローバル姿勢を達成するため、フレーム列に対してヒートマップ再投影誤差を最小化し、モーションキャプチャデータセットから学習された局所およびグローバル身体運動事前知識を強制する空間時間最適化を行います。実験結果は、私たちのアプローチが定量的にも定性的にも最先端の方法を上回っていることを示しています。