Detecting Precise Hand Touch Moments in Egocentric Video
作者: Huy Anh Nguyen, Feras Dayoub, Minh Hoai
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-14
备注: Accepted to CVPR Findings 2026
💡 一句话要点
提出HiCE模块，用于精准检测第一视角视频中手与物体接触的时刻
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 第一视角视频 接触时刻检测 时空特征 交叉注意力 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法难以在第一视角视频中精确定位手部与物体接触的时刻，面临手部运动细微、遮挡频繁等挑战。
- 论文提出Hand-informed Context Enhanced (HiCE)模块，利用交叉注意力融合手部区域及其上下文的时空特征。
- 在TouchMoment数据集上，该方法显著优于现有技术，平均精度提升16.91%（两帧容差）。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决在第一视角视频中检测手与物体接触的精确时刻这一具有挑战性的任务。这种帧级别的检测对于增强现实、人机交互、辅助技术和机器人学习应用至关重要，因为接触起始信号标志着动作的开始或完成。由于接触附近手部运动的细微变化、频繁的遮挡、精细的操作模式以及第一人称视角的固有运动动态，时间上精确的检测尤其具有挑战性。为了应对这些挑战，我们提出了一种手部信息增强上下文模块（HiCE），该模块通过交叉注意力机制利用来自手部区域及其周围上下文的时空特征，学习识别潜在的接触模式。我们的方法通过强调接触事件特征的手部姿势模式和运动动态的抓取感知损失和软标签进一步完善，使模型能够区分接近接触和实际接触帧。我们还引入了TouchMoment，这是一个包含4,021个视频和8,456个带注释的接触时刻的第一人称数据集，涵盖超过一百万帧。在TouchMoment上的实验表明，在严格的评估标准下（仅当预测落在真实时刻的两帧容差范围内时才算正确），我们的方法取得了显著的收益，并且优于最先进的事件定位基线16.91%的平均精度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决第一人称视角视频中，精确检测手部与物体发生接触的时刻的问题。现有方法难以应对手部运动的细微变化、频繁的遮挡以及第一人称视角带来的运动模糊等挑战，导致接触时刻检测精度不高。
核心思路：论文的核心思路是利用手部区域及其周围环境的上下文信息，通过学习潜在的接触模式来提高检测精度。通过关注手部姿势和运动动态，区分接近接触和实际接触的帧。
技术框架：整体框架包含以下几个关键部分：首先，提取视频帧的时空特征。然后，利用Hand-informed Context Enhanced (HiCE)模块，通过交叉注意力机制融合手部区域及其周围环境的特征。最后，使用抓取感知损失和软标签来训练模型，使其能够更准确地识别接触时刻。
关键创新：最重要的技术创新点在于HiCE模块的设计，它能够有效地融合手部区域及其周围环境的上下文信息，从而提高接触时刻的检测精度。此外，抓取感知损失和软标签的设计也能够帮助模型更好地区分接近接触和实际接触的帧。
关键设计：HiCE模块使用交叉注意力机制来融合手部区域和上下文信息。抓取感知损失函数旨在强调手部姿势模式和运动动态，软标签则用于区分接近接触和实际接触帧。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在自建的TouchMoment数据集上进行了实验，结果表明，提出的HiCE模块在接触时刻检测任务上取得了显著的性能提升，平均精度比现有最先进的方法提高了16.91%（在两帧容差的严格评估标准下）。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于增强现实、人机交互、辅助技术和机器人学习等领域。例如，在AR游戏中，可以精确识别用户与虚拟物体的交互时刻；在辅助技术中，可以帮助残疾人更好地控制机械臂；在机器人学习中，可以用于训练机器人进行精细操作。
📄 摘要（原文）
We address the challenging task of detecting the precise moment when hands make contact with objects in egocentric videos. This frame-level detection is crucial for augmented reality, human-computer interaction, assistive technologies, and robot learning applications, where contact onset signals action initiation or completion. Temporally precise detection is particularly challenging due to subtle hand motion variations near contact, frequent occlusions, fine-grained manipulation patterns, and the inherent motion dynamics of first-person perspectives. To tackle these challenges, we propose a Hand-informed Context Enhanced module (HiCE; pronounced `high-see') that leverages spatiotemporal features from hand regions and their surrounding context through cross-attention mechanisms, learning to identify potential contact patterns. Our approach is further refined with a grasp-aware loss and soft label that emphasizes hand pose patterns and movement dynamics characteristic of touch events, enabling the model to distinguish between near-contact and actual contact frames. We also introduce TouchMoment, an egocentric dataset containing 4,021 videos and 8,456 annotated contact moments spanning over one million frames. Experiments on TouchMoment show that, under a strict evaluation criterion that counts a prediction as correct only if it falls within a two-frame tolerance of the ground-truth moment, our method achieves substantial gains and outperforms state-of-the-art event-spotting baselines by 16.91% average precision.