El análisis de la marcha humana ha sido históricamente realizado en condiciones de laboratorio mediante equipamiento especializado, tal como el uso de sistemas de captura de movimiento (MoCap) basados en la detección de marcadores ubicados sobre puntos anatómicos determinados. La estimación de la postura humana (HPE, por sus siglas en inglés), se presenta como una alternativa viable al MoCap, partiendo del uso de equipamiento genérico (smartphones, tablets, webcams, etc.) y sin la necesidad de marcadores. Basada en diferentes técnicas de sensado y algoritmos de visión por computadora, la HPE consiste en caracterizar mediante un grafo la postura del cuerpo humano presente en una fotografía o fotograma de video. Esta ha sido aplicada en diversos campos, tales como el control de videojuegos, la asistencia deportiva online e incluso el análisis de la marcha humana. Particularmente, ha mostrado resultados más que aceptables para estimar parámetros cinemáticos en 3D con videos adquiridos por un sistema de smartphones adecuadamente sincronizado y calibrado. Si bien existen diversas estrategias de calibración, a priori no es evidente cuál de ellas es mejor. Este trabajo se encuentra en el marco de un proyecto que intenta estimar parámetros clínicos de la marcha humana, a partir de un sistema de video compuesto por 4 smartphones que, de manera sincronizada y calibrada, permiten llevar a cabo una HPE en 3D. En particular, el objetivo es explorar diferentes estrategias de calibración y el impacto de cada una de ellas en el desempeño del sistema para estimar parámetros de interés clínico. Partiendo de estrategias de calibración de uso frecuente, la exploración se basa en combinar diferentes disposiciones de los smartphones, junto a distintas estrategias de calibración de parámetros intrínsecos y extrínsecos. Se disponen los smartphones en dos configuraciones, variando la posición de la coordenada vertical de 2 de los 4 dispositivos. Se utilizan además 3 patrones de calibración, a saber: “Patrón 1” el cual es un tablero de ajedrez de 5 x 8 celdas, de 60 mm x 60 mm sobre un soporte sólido; “Patrón 2”, caracterizado por una base plana con 3 prismas paralelos de diferentes alturas; y “Patrón 3”, similar al Patrón 2 pero con 3 prismas de la misma altura (7 cm). En cuanto a la calibración intrínseca, utilizando Patrón 1, se analiza el efecto de dos variables: (1) el número de muestras adquiridas, y (2) las distancias entre el patrón y cada cámara. En cuanto a la calibración extrínseca, se analiza el efecto de calibrar con el Patrón 1, 2 o 3. El desempeño del sistema será caracterizado mediante métricas de error típicas de la HPE tales como MPJPE (mean per joint position error) y PCK (porcentaje de keypoints correctos), haciendo uso de un método gold standard de captura de movimiento, en este caso compuesto por 8 cámaras Vicon Bonita. El presente trabajo se encuentra en curso y como resultado se espera determinar una estrategia eficiente de calibración, a los efectos de mejorar el desempeño del sistema, minimizando los errores y simplificando su implementación.