DenseHap: Dense Hand Haptic Estimation from Monocular Images
作者: Junhan Xue, Rolandos Alexandros Potamias
分类: cs.CV
发布日期: 2026-10-19
💡 一句话要点
提出DenseHap以解决单目图像下手部触觉估计问题
🎯 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)
关键词: 手部接触估计 单目图像 多任务学习 机器人操作 虚拟现实 增强现实 深度学习
📋 核心要点
- 现有手部接触估计方法存在背侧误分类和精度不足的问题，缺乏整合多种交互模式的统一框架。
- DenseHap通过端到端的方法，结合手部距离场、接触检测、压力分析和重建，提供了一个全面的解决方案。
- DenseHap在多个评估数据集上表现优异，F1分数在未训练数据集上提升了8.5个百分点，显著提高了短距离估计和压力评估的效果。
📝 摘要（中文）
随着灵巧机器人操作的进步，人手与物体交互的可扩展标注变得愈加重要。现有的手部接触估计方法存在背侧误分类和精度不足等问题，并缺乏统一框架来整合多种手与环境的交互模式。为此，本文提出DenseHap，一个统一的端到端方法，能够从单张单目图像中估计手部距离场识别、全面的手部接触检测、手部压力分析和手部重建。通过引入三个明确的子网络，以及预训练的3D重建骨架和增强数据集，DenseHap在四个评估数据集上超越了现有的最先进模型，在未训练数据集上F1分数提高了8.5个百分点（相对提升16%），在分布内数据集上提高了3个百分点（相对提升5%）。此外，DenseHap有效改善了短距离手部估计和压力评估。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从单目图像中准确估计手部触觉信息的问题。现有方法在手部接触估计中存在误分类和精度不足的痛点，同时缺乏整合多种交互模式的统一框架。
核心思路：DenseHap采用统一的端到端架构，整合手部距离场识别、接触检测、压力分析和重建，旨在通过多任务学习提升整体性能。通过引入三个不同的子网络，DenseHap能够同时处理多种手部交互信息。
技术框架：DenseHap的整体架构包括三个主要模块：手部距离场识别、手部接触检测和手部压力分析。每个模块通过共享的特征提取网络进行信息融合，最终输出手部的重建结果。
关键创新：DenseHap的主要创新在于其统一的多任务学习框架，能够同时处理多种手部交互模式，显著提高了接触估计的精度和鲁棒性。这与现有方法的单一任务处理方式形成了鲜明对比。
关键设计：DenseHap使用了预训练的3D重建骨架和增强的数据集，以提高模型的泛化能力。此外，损失函数设计上考虑了多任务学习的需求，确保各个子网络的协同优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DenseHap在四个评估数据集上表现优异，未训练数据集的F1分数提高了8.5个百分点，相对提升16%；在分布内数据集上提高了3个百分点，相对提升5%。此外，短距离手部估计和压力评估的效果也得到了显著改善。
🎯 应用场景
DenseHap在机器人操作、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过准确估计手部与物体的交互，能够提升人机交互的自然性和灵活性，推动智能机器人在复杂环境中的应用。未来，该技术可能在医疗、教育和娱乐等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
As dexterous robotic manipulation advances, scalable annotations of human hand-object interactions are becoming increasingly important. Furthermore, previous hand contact estimation methods suffered from issues such as dorsal-side misclassifications and insufficient precision, while lacking a unified framework for integrating multiple hand to environment interaction modalities, including distance fields, contact thresholds, and pressure. To address that, we present DenseHap, a unified end-to-end approach to estimate hand distance field recognition, comprehensive hand contact detection, hand pressure analysis, and hand reconstruction from a single monocular image. By incorporating three distinctly defined heads, along with a pretrained 3D reconstructed skeleton and an enhanced dataset, DenseHap outperforms previous state of the art models on four evaluation datasets, improving the F1 score by 8.5 percentage points (a 16% relative improvement) on untrained datasets and by 3 percentage points (5% relative improvement) on in-distribution datasets. Furthermore, DenseHap has effectively improved short-range hand estimate and pressure evaluation. Code and models will be publicly available upon the paper's acceptance.