Визначення та коректне використання тривимірних координат людини та глибини зображення досі залишається важливим завданням оцінювання пози людини, що впливає на точність визначення її рухів і розрахунку кутів суглобів. Запропоновано новий підхід до нормалізації тривимірних координат, визначених за допомогою моделі оцінювання пози людини MediaPipe Pose Landmarker. Цей підхід поєднує набори ключових точок людини Landmarks (координати зображення) та WorldLandmarks (тривимірні координати), доповнюючи їх спеціальними перетвореннями, зокрема уніфікацією масштабу та приведенням координат до спільного початку відліку. Розроблено математичну модель суглоба людини. Для оцінювання ефективності підходу та точності розрахованих на підставі нормалізованих координат значень кутів суглобів розроблено програмне забезпечення, що дає змогу провести тестування запропонованого підходу на відео та зображеннях людини, які містять згинання суглобів у складних позах з різних ракурсів та у різних площинах. Набір тестових даних сформовано за допомогою програм для моделювання тривимірних поз людини Magic Poser та Ultimate Poser. На підставі результатів тестування програмного забезпечення встановлено покращення точності визначення кутів суглобів. Проведено порівняння з наявними способами нормалізації координат та підтверджено ефективність запропонованого підходу. Для аналізу точності використано метрики середньої абсолютної похибки (MAE) та середньої абсолютної відсоткової похибки (MAPE), що дало змогу оцінити відхилення розрахованих кутів від еталонних значень. Серед п'яти методів нормалізації тривимірних координат людини, розглянутих у дослідженні, запропонований підхід продемонстрував найвищу точність для двох наборів тестових даних (MAE = [12,6°; 7,2°] MAPE = [14,0 %; 8,0 %]). Незважаючи на деяке покращення точності визначення кутів суглобів спостерігається висока похибка у складних випадках, де кінцівку видно погано, вона знаходиться у тіні чи ключові точки накладаються. Подальші дослідження можуть полягати у: поєднанні бібліотеки MediaPipe з іншими інструментами визначення глибини зображення; аналізу координат попередніх кадрів (у випадку відео); використанні декількох камер; використанні технології LiDAR та лазерних давачів.