Gestura: A LVLM-Powered System Bridging Motion and Semantics for Real-Time Free-Form Gesture Understanding

📄 arXiv: 2510.21814v2 📥 PDF

作者: Zhuoming Li, Aitong Liu, Mengxi Jia, Yubi Lu, Tengxiang Zhang, Changzhi Sun, Dell Zhang, Xuelong Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-21 (更新: 2025-11-06)

备注: IMWUT2025

DOI: 10.1145/3770709

💡 一句话要点

Gestura：一种基于LVLM的实时自由手势理解系统，弥合动作与语义鸿沟

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自由手势理解 大型视觉语言模型 手部关键点 思维链推理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有自由手势理解方案GestureGPT存在识别精度有限和响应时间慢的问题，难以满足实时交互需求。
  2. Gestura的核心思想是利用LVLM对齐手势的动态模式和语义概念，并引入手部先验知识和CoT推理增强理解能力。
  3. 论文构建了首个自由手势意图推理数据集，并通过实验验证了Gestura在鲁棒性和适应性方面的优势。

📝 摘要（中文）

本文提出Gestura，一个用于自由手势理解的端到端系统。Gestura利用预训练的大型视觉语言模型（LVLM），将自由手势的高度动态和多样化模式与高层语义概念对齐。为了更好地捕捉不同风格的细微手部动作，引入了地标处理模块，通过嵌入解剖学上的手部先验知识来弥补LVLM缺乏细粒度领域知识的不足。此外，思维链（CoT）推理策略实现了逐步语义推理，将浅层知识转化为深层语义理解，显著增强了模型解释模糊或非常规手势的能力。这些组件共同使Gestura能够实现鲁棒且适应性强的自由手势理解。此外，我们还开发了第一个开源的自由手势意图推理和理解数据集，包含超过30万个带注释的问答对。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自由手势理解中，现有方法（如GestureGPT）识别精度低、响应速度慢的问题。自由手势具有高度动态性和多样性，难以与高层语义概念有效对齐，导致理解困难。现有方法缺乏对细微手部动作的捕捉能力，且推理能力不足，难以处理模糊或非常规手势。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型视觉语言模型（LVLM）作为基础，通过引入手部先验知识和思维链（CoT）推理策略，增强LVLM对手势的理解能力。通过地标处理模块嵌入解剖学上的手部先验知识，弥补LVLM在细粒度领域知识上的不足。CoT推理策略则将浅层知识转化为深层语义理解，提升模型处理复杂手势的能力。

技术框架：Gestura系统包含以下主要模块：1) Landmark Processing Module：用于提取和处理手部关键点信息，嵌入手部先验知识。2) LVLM：利用预训练的LVLM进行手势特征提取和语义理解。3) Chain-of-Thought (CoT) Reasoning Module：采用CoT推理策略，逐步进行语义推理，增强模型对复杂手势的理解能力。整个流程是从手势图像或视频中提取手部关键点，然后将关键点信息和视觉信息输入LVLM，最后通过CoT推理模块进行语义推理，输出手势的意图或含义。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了Landmark Processing Module，通过嵌入手部先验知识，增强了LVLM对手部细微动作的捕捉能力。2) 引入了Chain-of-Thought (CoT) Reasoning Module，通过逐步推理，提升了模型对复杂和模糊手势的理解能力。3) 构建了首个自由手势意图推理和理解数据集，为相关研究提供了数据支持。与现有方法相比，Gestura更注重对手部动作的细粒度建模和语义推理，从而提高了自由手势理解的准确性和鲁棒性。

关键设计：Landmark Processing Module的具体实现方式未知，可能涉及特定的手部关键点检测算法和特征编码方式。CoT Reasoning Module的具体实现方式也未知，可能涉及特定的prompt设计和推理策略。损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文构建了包含超过30万个带注释问答对的自由手势意图推理数据集，为该领域的研究提供了重要资源。实验结果表明，Gestura在自由手势理解任务上取得了显著的性能提升，但具体的性能数据和对比基线未在摘要中提及，因此提升幅度未知。

🎯 应用场景

Gestura在人机交互领域具有广泛的应用前景，例如智能家居控制、虚拟现实交互、远程协作等。通过理解用户的自由手势，可以实现更加自然和直观的交互方式，提升用户体验。未来，Gestura可以应用于机器人控制、辅助驾驶等领域，实现更加智能和便捷的人机协作。

📄 摘要（原文）

Free-form gesture understanding is highly appealing for human-computer interaction, as it liberates users from the constraints of predefined gesture categories. However, the sole existing solution GestureGPT suffers from limited recognition accuracy and slow response times. In this paper, we propose Gestura, an end-to-end system for free-form gesture understanding. Gestura harnesses a pre-trained Large Vision-Language Model (LVLM) to align the highly dynamic and diverse patterns of free-form gestures with high-level semantic concepts. To better capture subtle hand movements across different styles, we introduce a Landmark Processing Module that compensate for LVLMs' lack of fine-grained domain knowledge by embedding anatomical hand priors. Further, a Chain-of-Thought (CoT) reasoning strategy enables step-by-step semantic inference, transforming shallow knowledge into deep semantic understanding and significantly enhancing the model's ability to interpret ambiguous or unconventional gestures. Together, these components allow Gestura to achieve robust and adaptable free-form gesture comprehension. Additionally, we have developed the first open-source dataset for free-form gesture intention reasoning and understanding with over 300,000 annotated QA pairs.