HandyPriors提出了一个统一且通用的流水线框架，用于在人-物互动场景中进行姿态估计。它通过渲染先验和物理先验来对齐图像和分割掩码，减轻帧之间的穿透和相对滑动问题。HandyPriors提供了两种手部和物体姿态估计的选择，基于优化的姿态估计可以获得更高的精度，而基于滤波的追踪则更快地使用可微的先验作为动力学和观测模型。HandyPriors在姿态估计任务中获得了可比较或更好的结果，并且可以根据不同可变的物理模块预测接触信息。同时，HandyPriors在机器人手操纵和野外人-物姿态估计等感知任务中也展示了泛化能力。

本研究探讨了光的偏振信息对物体姿态预测准确性的影响，并提出了一种混合模型，结合物理先验和数据驱动学习策略。实验结果表明，该设计提高了姿态准确性，适用于高反射和透明物体。同时，引入了一个新的多模式物体姿态数据集作为基准。