人体有十五个标记点位置，采集了每个点位的三维空间位置坐标，用卡尔曼滤波器同时对这十五个进行估计

对于人体的十五个标记点位置，可以将每个标记点的三维空间位置坐标作为一个状态变量，使用一个15x15的状态转移矩阵来描述这些状态之间的关系。同时，每个标记点的位置可以用一个3x1的向量来表示，因此整个状态向量可以用一个45x1的向量来表示。

假设我们有一些观测数据，可以使用卡尔曼滤波来对这些状态进行估计。具体的步骤如下：

1. 定义状态变量和观测变量：假设我们有15个标记点，每个标记点的三维空间位置坐标可以用一个3x1的向量表示。因此，整个状态向量可以表示为一个45x1的向量。观测变量可以定义为每个标记点的位置测量值，也是一个3x1的向量。

2. 定义状态转移矩阵和观测矩阵：假设我们使用匀速模型来描述标记点的运动，可以使用以下状态转移矩阵来描述状态之间的关系：

F = [1 0 0 dt 0 0 ... 0;
     0 1 0 0 dt 0 ... 0;
     0 0 1 0 0 dt ... 0;
     0 0 0 1 0  0 ... 0;
     0 0 0 0 1  0 ... 0;
     ...             ;
     0 0 0 0 0  0 ... 1]

其中，dt表示时间步长。观测矩阵可以定义为一个15x45的矩阵，其元素为[1 0 0 0 ... 0; 0 1 0 0 ... 0; 0 0 1 0 ... 0]，表示我们可以测量每个标记点的位置信息。

3. 定义过程噪声和测量噪声：假设标记点的运动是受到随机噪声的影响的，可以将过程噪声定义为一个45x45的矩阵Q，测量噪声定义为一个15x15的矩阵R。

4. 初始化滤波器：将标记点的初始位置和速度作为状态的初始值，将协方差矩阵初始化为一个较大的值。

5. 进行滤波：按照以下步骤进行滤波：

a. 预测：根据状态转移矩阵和过程噪声，计算标记点的预测位置和协方差矩阵。

b. 更新：根据观测值和测量噪声，使用卡尔曼滤波公式进行状态和协方差的更新。

c. 循环迭代以上两步，直到标记点的运动结束。

通过上述步骤，可以得到每个标记点的位置预测矩阵。