基于细粒度聚类的手势识别方法、系统、装置及介质

本申请公开了基于细粒度聚类的手势识别方法、系统、装置及介质，方法包括：将获取的手势图像输入到教师模型中，提取特定层的高维特征嵌入向量，将高维特征嵌入向量分解为多个细粒度的子块，通过子块之间的距离矩阵进行子块的聚类，根据每个聚类集合与原手势图像的相似度，为每个聚类集合分配权重，通过权重和标签矩阵进行点乘生成用于之后知识蒸馏的权重矩阵；学生模型通过动态权重调控机制利用教师模型提取的教师特征和权重矩阵进行加权蒸馏学习；通过分层特征蒸馏机制将提取的教师模型和学生模型的深层特征和浅层特征，通过聚类自动提取手势的细粒度特征，精准地描述手势的特征；将复杂模型的知识迁移到轻量化模型中，确保高效运行。