本研究では、複数視点からの複数人の3次元姿勢推定問題に取り組む。これは、状態空間がはるかに大きくなること、部分的遮蔽が生じること、および事前に人物の識別情報が不明な場合の視点間の曖昧性が存在するため、単一人物の3次元姿勢推定よりもより困難な問題である。これらの課題に対処するため、まず、2つのカメラ視点から得られた部位検出器による対応する体部の三角測量によって、状態空間を縮小する。三角測量の結果として生じる複数人の誤った体部の混同や、誤検出（false positive）による体部の曖昧性を解消するため、本研究では新たな3次元パピルス構造（3D Pictorial Structures: 3DPS）モデルを提案する。本モデルは、縮小された状態空間から3次元人体の構成を推定する。3DPSモデルは汎用性が高く、単一人物および複数人物の姿勢推定の両方に適用可能である。最先端技術と比較するため、まず本手法を単一人物の3次元姿勢推定に対して、HumanEva-I [22] および KTH Multiview Football Dataset II [8] データセット上で評価する。その後、複数人の3次元姿勢推定を対象とした2つの新しいデータセットを導入し、それら上で本手法の性能を評価する。