（１）人体モデルに基づいて表面形状を変形させることで、関節位置など大きな変化と服装などの変化を独立に取り扱うことができるようになった、（２）局所的特徴から局所的形状を回帰することで、より細かい表現を可能とした、（３）身体形状を学習、姿勢変化における特徴空間に埋め込み、未知姿勢への対応も可能とした。

従来の最も高精度な手法との比較により、提案法の有効性や推論時間の速さを示すことができた。その他の定性的な結果については、論文やプロジェクトページを参照されたい。