La estimación de la postura humana encuentra su aplicación en un dominio extremadamente amplio y, por lo tanto, nunca es inútil. En este documento proponemos un nuevo enfoque que, a diferencia de cualquier otro previo del que tengamos conocimiento, evita el paso de detección de puntos clave en 2D en base al cual se estima la postura en 3D, y es así. Nuestra motivación es bastante directa: la detección de puntos clave en 2D es vulnerable a ocultamientos y ausencias fuera de la imagen, en cuyo caso los errores en 2D se propagan a la recuperación en 3D y empeoran los resultados. Para ello, recurrimos a estimar explícitamente las regiones de interés (ROI) del cuerpo humano y sus orientaciones en 3D. Incluso si una parte del cuerpo humano, como el antebrazo, está parcialmente ausente, el vector de orientación predicho que apunta desde el brazo superior aprovechará la evidencia de la imagen local y recuperará la postura en 3D. Esto se logra, específicamente, deformando una plantilla de marioneta en forma de esqueleto para que se ajuste a los vectores de orientación estimados. A pesar de su naturaleza simple, el enfoque propuesto produce resultados verdaderamente robustos y de vanguardia en varios benchmarks y datos en la naturaleza.