自适应定长化：针对不同长度的手势动作，采用自适应的定长化方法，将不同长度的特征序列转化为统一长度的特征向量。代码实现

自适应定长化的具体实现方法有很多种，以下是一种基于插值的方法的 Python 代码示例：

import numpy as np

def adaptive_length(feature_seq, target_len):
    """
    自适应定长化函数，将不同长度的特征序列转化为指定长度的特征向量
    :param feature_seq: 不同长度的特征序列，shape为[seq_len, feature_dim]
    :param target_len: 目标长度
    :return: 转化后的特征向量，shape为[target_len, feature_dim]
    """
    seq_len, feature_dim = feature_seq.shape
    if target_len <= seq_len:
        # 如果目标长度小于等于原序列长度，进行截断
        return feature_seq[:target_len]
    else:
        # 如果目标长度大于原序列长度，进行插值
        interp_factor = float(target_len) / float(seq_len)
        target_seq = np.zeros((target_len, feature_dim))
        for i in range(target_len):
            # 计算插值位置
            interp_pos = float(i) / interp_factor
            # 双线性插值
            interp_idx = int(interp_pos)
            if interp_idx >= seq_len - 1:
                interp_idx = seq_len - 2
            interp_w = interp_pos - interp_idx
            target_seq[i] = (1 - interp_w) * feature_seq[interp_idx] + interp_w * feature_seq[interp_idx + 1]
        return target_seq

以上代码中，`feature_seq` 表示不同长度的特征序列，`target_len` 表示目标长度。如果目标长度小于等于原序列长度，直接进行截断；如果目标长度大于原序列长度，采用双线性插值的方法进行插值。

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体的实现方法可能会有所不同，还需要考虑到具体的特征序列类型、插值方法等问题。