Ước tính tư thế con người tìm cách dự đoán vị trí các khớp của con người hoặc các bộ phận cơ thể khác trong không gian ba chiều. Điều này có các ứng dụng quan trọng trong thực tế ảo, thiết kế giao diện người-máy tính và rộng hơn là dạy máy tính hiểu biết tự nhiên hơn về hành vi của con người. Bất chấp tiện ích của công nghệ này, vẫn còn nhiều hệ thống cạnh tranh, mỗi hệ thống đều có những nhược điểm đáng kể ngăn cản việc áp dụng rộng rãi chúng. Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng các thẻ được gắn vào các điểm chính trên cơ thể, kết hợp với các điểm neo được đặt xung quanh chu vi của khu vực. Các neo sử dụng tín hiệu không dây để theo dõi chính xác các thẻ, tuy nhiên, điều này yêu cầu thiết lập quan trọng và chỉ có thể sử dụng được trong chu vi của các neo. Rõ ràng, đây không hẳn là một giải pháp di động, sử dụng ở mọi nơi.

Nhiều giải pháp thay thế tồn tại sử dụng máy ảnh, gia tốc kế hoặc các cảm biến khác để ước tính tư thế cơ thể, nhưng tất cả chúng đều gặp vấn đề về tính không thực tế, không chính xác và chi phí cao. Để công nghệ này thực sự trở nên phù hợp trong cuộc sống hàng ngày của mọi người, nó cần phải trở nên minh bạch và di động. Lý tưởng nhất là nó sẽ được tích hợp vào một thiết bị mà chúng ta luôn mang theo bên mình, chẳng hạn như điện thoại thông minh hoặc đồng hồ thông minh. Điều đó nghe có vẻ là một bước nhảy vọt nếu xét đến hầu hết các hệ thống ước lượng ngày nay trông như thế nào, nhưng một nhóm kỹ sư tại Đại học Cornell đã thiết kế một thiết bị nhỏ gọi là BodyTrak điều đó chỉ có thể làm cho nó có thể. BodyTrak sử dụng một camera đơn gắn trên cổ tay để ước tính tư thế của toàn bộ cơ thể, kể cả những vùng không nhìn thấy, với độ chính xác cao.

Máy ảnh có kích thước bằng đồng xu đeo trên cổ tay sẽ gửi các hình ảnh được chụp vào một mạng lưới thần kinh sâu để xử lý. Mô hình lấy hình ảnh một phần của cơ thể đó và điền vào các chi tiết — hiện tại nó có thể nhận ra tổng cộng mười bốn khớp trên cánh tay, chân, thân và đầu trong không gian ba chiều theo thời gian thực. Một nghiên cứu nhỏ bao gồm chín người tham gia đã được tiến hành để xác nhận hệ thống BodyTrak. Họ được đưa cho một chiếc máy ảnh gắn trên cổ tay, sau đó được yêu cầu thực hiện nhiều hoạt động khác nhau, chẳng hạn như đi bộ, ngồi hoặc tập thể dục. Các hoạt động này được thực hiện trong các tình huống khác nhau — trong nhà, ngoài trời và mặc những bộ quần áo khác nhau để thể hiện tính di động và tính thực tiễn của hệ thống. Khi so sánh các kết quả dự đoán với các phép đo thực tế trên mặt đất, vị trí dự đoán của mười bốn khớp được phát hiện sai lệch so với thực tế chỉ trung bình 6.9 cm. Điều này khá ấn tượng vì máy ảnh thậm chí không có chế độ xem tất cả các khớp mà nó đang dự đoán vị trí.

Nền tảng tự nhiên để BodyTrak được triển khai là một chiếc đồng hồ thông minh, vì chúng đã được đeo trên cổ tay. Những thiết bị như vậy thường đã có camera, nghĩa là thuật toán có thể chạy mà không có bất kỳ thay đổi nào đối với thiết kế phần cứng hiện có. Điều này sẽ mất một chút công việc để thực hiện, tuy nhiên. Thuật toán được tính toán chuyên sâu và việc chạy nó sẽ làm cạn kiệt pin của đồng hồ rất nhanh, ngay cả khi đồng hồ có đủ tài nguyên để chạy BodyTrak ngay từ đầu. Nhưng giữa việc tối ưu hóa phần mềm và những tiến bộ trong công nghệ phần cứng, sẽ không quá lâu trước khi điều này trở nên khả thi.