本稿では、単一の画像から3次元人体ポーズを自動的に復元する新たなアプローチを提案する。従来の大多数の研究は、パイプライン形式のアプローチに従っている。すなわち、まず画像内にエッジ、関節、輪郭（シルエット）などの2次元特徴を検出し、その観測結果をもとに3次元ポーズを推定する。この2つの問題を分離して解く方法では、2次元特徴検出器の性能が低かった場合、誤った3次元ポーズが得られる可能性がある。本研究では、この問題を解消するため、2次元特徴の検出と3次元ポーズの推定の両問題を統合的に扱うアプローチを採用する。そのために、潜在変数に基づく生成モデルと、HOG（Histogram of Oriented Gradients）に基づく識別的2次元部位検出器を統合したベイズ枠組みを提案し、進化的アルゴリズムを用いて推論を実行する。実験により、競争力のある結果が得られ、また2次元検出器の精度が低い場合でも、本手法が正確な2次元および3次元ポーズ推定を可能にすることが示された。