El reconocimiento de posturas humanas es un nuevo campo de estudio que promete tener amplias aplicaciones prácticas. Aunque ha habido esfuerzos para mejorar la estimación de la posición humana con identificación por radiofrecuencia (RFID), ninguna investigación importante ha abordado el problema de predecir posturas corporales completas. Por lo tanto, se requiere un sistema que pueda determinar la postura humana analizando todo el cuerpo humano, desde la cabeza hasta los pies. Este artículo presenta un marco de reconocimiento de posturas humanas en 3D basado en ANN para el aprendizaje de la estimación de errores. Se ha desarrollado un banco de pruebas multisensorial basado en laboratorio para verificar el concepto y la validación de resultados. Se discutió un estudio de caso para determinar las condiciones bajo las cuales se puede lograr una tasa de estimación aceptable en el análisis de posturas. Utilizando la técnica de filtrado de Butterworth, se eliminan los factores ambientales para reducir el costo computacional del sistema. La señal adquirida se segmenta utilizando una técnica de promedio móvil adaptativo para determinar los puntos de inicio y finalización de una actividad, y se extraen características significativas para estimar la actividad de cada postura humana. Los experimentos demuestran que las soluciones basadas en transceptores RFID pueden utilizarse de manera efectiva para estimar la postura de una persona en tiempo real utilizando el método propuesto.