HOPE: Hand-Object Pressure Estimation from Monocular Videos
作者: Subin Jeon, Byungjun Kim, Hanbyul Joo
分类: cs.CV
发布日期: 2026-08-06
备注: project page is at: https://subin6.github.io/page-hope
💡 一句话要点
提出HOPE框架以解决动态手-物体压力估计问题
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 手-物体交互 压力估计 视频预测 深度学习 计算机视觉 动态交互 机器学习
📋 核心要点
- 现有的压力估计方法主要局限于平面表面和单一图像输入，难以处理动态手-物体交互的复杂性。
- 本文提出将压力估计视为手中心的视频预测问题，利用单目视频输入直接在手网格上进行压力和接触预测。
- 实验结果表明，HOPE在多种基准测试中表现出色，能够在不同的接触和压力设置下进行有效的预测。
📝 摘要（中文）
从视觉中估计物理压力对于理解丰富接触的手-物体交互至关重要。然而，现有的基于视觉的压力估计方法主要局限于平面表面和单图像输入，难以应用于多样化物体的动态手-物体交互。本文将压力估计形式化为以手为中心的视频预测问题，利用单目视频作为输入，直接在手网格上预测逐时演变的每个顶点的法向压力和接触。基于此，提出了HOPE框架，包含两个关键组件：首先，将触觉手套压力、平面传感器压力和基于距离的手-物体接触注释提升到共享的手顶点空间；其次，引入顶点锚定的视频变换器，将每个顶点视为持久的token，聚合视觉特征和手姿态，并使用接触门控压力头确保在无接触时压力消失。实验验证了HOPE在多种设置下的有效性，尽管主要使用来自戴手套视频的压力监督，HOPE仍能推广到赤手的自我中心和野外视频中，超越接触或平面压力基线的范围。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从单目视频中估计动态手-物体交互中的物理压力问题。现有方法在处理复杂的动态交互时表现不足，主要局限于静态平面和单图像输入。
核心思路：论文的核心思路是将压力估计问题转化为手中心的视频预测任务，利用单目视频输入来预测手网格上每个顶点的法向压力和接触状态。这样的设计使得输出与物体形状和传感器布局无关，增强了模型的通用性。
技术框架：HOPE框架包含两个主要模块：首先，将不同来源的压力和接触数据提升到共享的手顶点空间，以便在缺乏度量标签时进行压力学习；其次，使用顶点锚定的视频变换器，聚合时间序列的视觉特征和手姿态，并通过接触门控机制确保无接触时压力为零。
关键创新：HOPE的主要创新在于其将压力估计与视频预测相结合，利用手网格的顶点作为持久token进行特征聚合，这与传统的基于图像的压力估计方法有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了接触门控压力头以确保在无接触情况下压力消失，同时通过共享顶点空间的提升方法来整合不同来源的压力数据，增强了模型的学习能力。实验中使用的损失函数和网络结构均经过精心设计，以优化压力和接触的联合预测。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HOPE在多个基准测试中表现优异，能够在物体压力、表面压力和接触监督的手-物体交互设置下进行有效预测。尽管主要依赖于戴手套视频的监督，HOPE仍能成功推广到赤手和野外视频，展现出较传统方法显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和人机交互等场景，能够为这些领域中的手-物体交互提供更为精确的压力估计。这将有助于提升用户体验和交互的自然性，未来可能推动智能设备和机器人在复杂环境中的应用。
📄 摘要（原文）
Estimating physical pressure from vision is essential for understanding contact-rich hand-object interaction. However, prior vision-based pressure estimation methods are largely limited to planar surfaces and single image input, making them difficult to apply to dynamic hand-object interaction with diverse objects. We instead formulate pressure estimation as a hand-centric video prediction problem with monocular video as input. This formulation predicts temporally evolving per-vertex normal pressure and contact directly on the hand mesh, yielding a unified output space independent of object shape and sensor layout. Building on this formulation, we propose \textbf{HOPE}, a framework with two key components. First, we lift tactile-glove pressure, planar-sensor pressure, and distance-based hand-object contact annotations into a shared hand vertex space, allowing bare-hand contact data to regularize pressure learning where metric labels are unavailable. Second, we introduce a vertex-anchored video transformer that treats each vertex as a persistent token, aggregates visual features and hand pose over time, and uses a contact-gated pressure head to enforce that pressure vanishes without contact. Experiments on OpenTouch, PressureVisionDB, and hand-object contact benchmarks validate HOPE across object-pressure, surface-pressure, and contact-supervised HOI settings. Despite using metric pressure supervision primarily from gloved-hand videos, HOPE generalizes to bare-hand egocentric and in-the-wild videos, producing joint contact and pressure predictions beyond the scope of contact-only or planar-pressure baselines.