Neue Ansätze zur Schätzung von Handkontakt in der Robotik und virtuellen Realität
Artikel jetzt als Podcast anhören
Dichte Handkontakt-Schätzung: Herausforderungen und neue Lösungsansätze
Hände spielen eine zentrale Rolle in der menschlichen Interaktion mit der Umwelt. Ein detailliertes Verständnis darüber, wie Hände mit Objekten, anderen Händen und der Umgebung in Kontakt treten, ist essentiell für zahlreiche Anwendungen, von der Robotik bis hin zur virtuellen Realität. Die Schätzung von Handkontaktpunkten, also die präzise Bestimmung, welche Teile der Hand mit anderen Oberflächen interagieren, ist jedoch eine komplexe Aufgabe, die Forscher vor besondere Herausforderungen stellt.
Ungleichgewichte in den Daten: Ein zentrales Problem
Die Entwicklung von Algorithmen zur Handkontakt-Schätzung basiert auf großen Datensätzen, die Handinteraktionen in verschiedenen Szenarien erfassen. Diese Datensätze weisen jedoch häufig Ungleichgewichte auf, die das Training von Machine-Learning-Modellen erschweren. Zwei Arten von Ungleichgewichten sind besonders relevant:
Das erste Ungleichgewicht betrifft die Klassenverteilung: In den meisten Datensätzen überwiegen die Beispiele, in denen keine Handkontakte stattfinden. Dies führt dazu, dass Modelle dazu neigen, den "Nicht-Kontakt"-Fall zu bevorzugen und die Erkennung tatsächlicher Kontakte vernachlässigen.
Das zweite Ungleichgewicht betrifft die räumliche Verteilung der Kontakte: Kontakte treten häufiger an den Fingerspitzen auf als an anderen Teilen der Hand. Modelle, die auf solchen Daten trainiert werden, können Schwierigkeiten haben, Kontakte an weniger repräsentierten Handregionen, wie z.B. dem Handrücken, zuverlässig zu erkennen.
HACO: Ein neuer Ansatz zur Handkontakt-Schätzung
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde ein neuer Ansatz namens HACO (HAnd COntact estimation) entwickelt. HACO zielt darauf ab, die Probleme der Klassen- und räumlichen Ungleichgewichte im Trainingsprozess zu adressieren.
Zur Lösung des Klassenungleichgewichts verwendet HACO ein ausgewogenes Kontaktsampling. Dabei werden mehrere Stichprobengruppen erstellt, die die verschiedenen Kontaktstatistiken sowohl für Kontakt- als auch für Nicht-Kontakt-Beispiele gleichmäßig repräsentieren. Durch das Sampling aus diesen Gruppen wird sichergestellt, dass das Modell ausreichend mit beiden Arten von Beispielen trainiert wird.
Das räumliche Ungleichgewicht wird durch den Einsatz einer Vertex-Level Class-Balanced (VCB) Loss-Funktion angegangen. Diese Verlustfunktion berücksichtigt die räumlich variierende Kontaktverteilung, indem der Verlustbeitrag jedes einzelnen Vertex (Gitterpunktes auf der Handoberfläche) basierend auf seiner Kontakthäufigkeit im gesamten Datensatz gewichtet wird. Dadurch wird die Bedeutung von Kontakten in weniger häufig vorkommenden Handregionen verstärkt.
Potenzial und Ausblick
Durch die Kombination von ausgewogenem Kontaktsampling und der VCB-Loss-Funktion ermöglicht HACO ein effektives Training von Modellen zur dichten Handkontakt-Schätzung auf großen Datensätzen, ohne dass die Ergebnisse durch Klassen- und räumliche Ungleichgewichte negativ beeinflusst werden. Diese Fortschritte können zu einer verbesserten Performance in verschiedenen Anwendungsbereichen führen, wie beispielsweise der Entwicklung von realistischeren Handmodellen für virtuelle Umgebungen oder der Steuerung von Roboterhänden mit höherer Präzision.
Bibliographie: Jung, D. S., & Lee, K. M. (2025). Learning Dense Hand Contact Estimation from Imbalanced Data. *arXiv preprint arXiv:2505.11152*. Haixiang, G., Yijing, L., Shang, J., Mingyun, G., Yuanyue, H., & Bing, G. (2025). Imbalanced Data problem in Machine Learning: A review. *Journal of Big Data*, *12*(1), 1-37. Johnson, J. M., & Khoshgoftaar, T. M. (2025). Survey on deep learning with class imbalance. *Journal of Big Data*, *6*(1), 27. He, H., & Garcia, E. A. (2009). Learning from imbalanced data. *IEEE Transactions on knowledge and data engineering*, *21*(9), 1263-1284. Branco, P., Torgo, L., & Ribeiro, R. P. (2016). A survey of predictive modeling on imbalanced domains. *ACM Computing Surveys (CSUR)*, *49*(2), 1-50. Fernández, A., Garcia, S., Herrera, F., & Chawla, N. V. (2018). SMOTE for learning from imbalanced data: progress and challenges, marking the 15-year anniversary. *Journal of artificial intelligence research*, *61*, 863-905. Longadge, R., & Dongre, S. (2013). Class imbalance problem in data mining review. *arXiv preprint arXiv:1305.1707*. Buda, M., Maki, A., & Mazurowski, M. A. (2018). A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks. *Neural networks*, *106*, 249-259. Guo, H., Li, Y., Shang, J., Guan, M., Hu, Y., & Gong, B. (2025). Learning from imbalanced data sets with class overlap using border-SMOTE and ensemble methods. *Information Sciences*, *677*, 119-139.
