[en] The study of human's and their behavior through the analysis of images and videos has long been a central topic in Computer Vision. The reconstruction and modeling of human behavior have garnered increasing attention, due to their potential applications in virtual environments, including AR/VR, sports, fashion, and the film industry. Despite this growing interest, accurately capturing and generating the 3D pose and motion of humans remains an important challenge, primarily due to the vast diversity of human movements and the inherent complexity of the human body. Furthermore, the ability to capture and replicate subtle human interactions---such as a hug---that are intuitively understood by humans continues to be a significant obstacle for machines. This complexity arises from the need for a deep understanding of the physical world, its constraints, and the nuanced ways in which humans interact with it. This thesis presents the development of several methodologies for reconstructing and modeling various aspects of humans in 3D, including detailed shape, pose, and motion, mainly from RGB images. A key emphasis is placed on capturing or incorporating contextual information as additional information. First, we introduce a method for modeling the detailed body shape of individuals, which includes elements such as clothing across a wide range of poses. Subsequently, the focus shifts to the simultaneous pose estimation of multiple individuals, wherein scene constraints are employed to enhance the accuracy of these estimations. This approach addresses the fundamental challenges of depth and scale ambiguity inherent in 3D reconstruction. The work is then extended into the temporal domain, to reconstruct interacting individuals, particularly in scenarios involving close interactions. A significant challenge under such situations is the lack of compliance with physical laws, such as body collisions. To address this, we integrate a fully-featured physics simulator within a motion estimation pipeline to account for these physical inconsistencies. Lastly, we propose a method capable of generating human motion that interacts with a virtual environment. All proposed methods have undergone extensive evaluation. In summary, this thesis introduces a suite of tools for the modeling and reconstruction of 3D humans, advancing the field towards more accurate capture and recreation of realistic behavior for virtual humans, with a particular emphasis on their interactions with its surrounding environment.

[es] El estudio de los seres humanos y su comportamiento a través del análisis de imágenes y vídeos ha sido durante mucho tiempo un tema central en la visión artificial. La reconstrucción y el modelado del comportamiento humano han ganado cada vez más atención debido a sus posibles aplicaciones en entornos virtuales, como la realidad aumentada y la realidad virtual, los deportes, la moda y la industria cinematográfica. A pesar de este creciente interés, capturar y generar con precisión la pose y el movimiento en 3D de los seres humanos sigue siendo un desafío importante, principalmente debido a la gran diversidad de movimientos humanos y la complejidad inherente del cuerpo humano. Además, la capacidad de capturar y replicar interacciones humanas sutiles (como un abrazo) que los seres humanos comprenden intuitivamente sigue siendo un obstáculo importante para las máquinas. Esta complejidad surge de la necesidad de una comprensión profunda del mundo físico, sus limitaciones y las formas matizadas en que los seres humanos interactúan con él. Esta tesis presenta el desarrollo de varias metodologías para reconstruir y modelar varios aspectos de los seres humanos en 3D, incluida la forma, la pose y el movimiento detallados, principalmente a partir de imágenes RGB. Se hace especial hincapié en capturar o incorporar información contextual como información adicional. En primer lugar, presentamos un método para modelar la forma corporal detallada de individuos, que incluye elementos como la ropa en una amplia gama de poses. Posteriormente, el enfoque se desplaza a la estimación simultánea de la pose de múltiples individuos, en la que se emplean restricciones de escena para mejorar la precisión de estas estimaciones. Este enfoque aborda los desafíos fundamentales de la profundidad y la ambigüedad de escala inherentes a la reconstrucción 3D. Luego, el trabajo se extiende al dominio temporal, para reconstruir individuos que interactúan, particularmente en escenarios que involucran interacciones cercanas. Un desafío significativo en tales situaciones es la falta de cumplimiento de las leyes físicas, como las colisiones corporales. Para abordar esto, integramos un simulador de física con todas las funciones dentro de un proceso de estimación de movimiento para tener en cuenta estas inconsistencias físicas. Por último, proponemos un método capaz de generar movimiento humano que interactúa con un entorno virtual. Todos los métodos propuestos han sido sometidos a una evaluación exhaustiva. En resumen, esta tesis presenta un conjunto de herramientas para el modelado y reconstrucción de humanos en 3D, avanzando el campo hacia una captura y recreación más precisa del comportamiento realista de los humanos virtuales, con un énfasis particular en sus interacciones con su entorno circundante.