OwlSight: A Robust Illumination Adaptation Framework for Dark Video Human Action Recognition

📄 arXiv: 2503.23266v1 📥 PDF

作者: Shihao Cheng, Jinlu Zhang, Yue Liu, Zhigang Tu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-30

💡 一句话要点

OwlSight：一种鲁棒的暗光视频人体行为识别光照自适应框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 暗光视频 人体行为识别 光照增强 时间一致性 亮度自适应 反射增强 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有暗光行为识别方法未充分利用训练阶段的亮度信息，导致性能欠佳，是本文要解决的核心问题。
  2. OwlSight框架通过时间一致性、亮度自适应和反射增强模块，实现全阶段的光照增强，并与行为分类交互。
  3. 实验表明，OwlSight在多个暗光数据集上超越现有方法，例如在ARID1.5和Dark-101上分别提升了5.36%和1.72%。

📝 摘要（中文）

本文提出OwlSight，一个受生物启发的框架，通过全阶段光照增强与行为分类交互，以实现精确的暗光视频人体行为识别。OwlSight包含一个时间一致性模块（TCM），用于捕获浅层的时空特征并保持时间连贯性；一个亮度自适应模块（LAM），基于输入亮度分布动态调整亮度；以及一个反射增强模块（RAM），通过两个交互路径最大化光照利用率并增强行为识别。此外，构建了一个大规模数据集Dark-101，包含101个行为类别的18310个暗光视频，在规模和多样性上显著超过现有数据集。实验结果表明，OwlSight在四个暗光行为识别基准测试中取得了最先进的性能，在ARID1.5上超过了先前最佳方法5.36%，在Dark-101上超过了1.72%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决暗光环境下人体行为识别的难题。现有方法通常忽略了对亮度信息的充分利用，导致模型在光照不足的视频中表现不佳。这些方法无法有效地提取和利用暗光视频中的关键特征，从而限制了识别精度。

核心思路：OwlSight的核心思路是模拟生物视觉系统在弱光环境下的适应能力，通过多模块协同工作，实现对暗光视频的有效增强和特征提取。该框架旨在充分利用视频中的亮度信息，并保持时间一致性，从而提高行为识别的准确性。

技术框架：OwlSight框架主要包含三个模块：时间一致性模块（TCM）、亮度自适应模块（LAM）和反射增强模块（RAM）。TCM用于捕获浅层的时空特征，并保持时间连贯性。LAM根据输入亮度分布动态调整亮度。RAM通过两个交互路径最大化光照利用率，并增强行为识别。整个框架通过端到端的方式进行训练，实现光照增强和行为识别的联合优化。

关键创新：OwlSight的关键创新在于其全阶段的光照增强策略和模块间的交互设计。与传统方法不同，OwlSight在特征提取、亮度调整和反射增强等多个阶段都考虑了光照信息，从而更有效地利用了暗光视频中的有限信息。此外，模块间的交互设计使得光照增强和行为识别能够相互促进，从而提高了整体性能。

关键设计：TCM的具体实现可能采用3D卷积或类似的时空特征提取网络。LAM的设计可能基于注意力机制或可学习的亮度映射函数，以实现动态的亮度调整。RAM可能采用生成对抗网络（GAN）或类似的图像增强技术，以增强视频中的反射信息。损失函数的设计可能包括行为分类损失、光照增强损失和时间一致性损失等，以实现多目标优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OwlSight在四个暗光行为识别基准测试中取得了最先进的性能。在ARID1.5数据集上，OwlSight的准确率比之前的最佳方法提高了5.36%。在Dark-101数据集上，OwlSight的准确率提高了1.72%。这些结果表明，OwlSight在处理具有挑战性的暗光环境时具有显著的优势。

🎯 应用场景

OwlSight在安防监控、智能家居、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。在这些场景中，光照条件往往不理想，导致传统行为识别系统性能下降。OwlSight能够有效提高暗光环境下的行为识别精度，从而提升系统的可靠性和实用性。未来，该技术有望应用于夜间监控、弱光环境下的机器人导航等领域。

📄 摘要（原文）

Human action recognition in low-light environments is crucial for various real-world applications. However, the existing approaches overlook the full utilization of brightness information throughout the training phase, leading to suboptimal performance. To address this limitation, we propose OwlSight, a biomimetic-inspired framework with whole-stage illumination enhancement to interact with action classification for accurate dark video human action recognition. Specifically, OwlSight incorporates a Time-Consistency Module (TCM) to capture shallow spatiotemporal features meanwhile maintaining temporal coherence, which are then processed by a Luminance Adaptation Module (LAM) to dynamically adjust the brightness based on the input luminance distribution. Furthermore, a Reflect Augmentation Module (RAM) is presented to maximize illumination utilization and simultaneously enhance action recognition via two interactive paths. Additionally, we build Dark-101, a large-scale dataset comprising 18,310 dark videos across 101 action categories, significantly surpassing existing datasets (e.g., ARID1.5 and Dark-48) in scale and diversity. Extensive experiments demonstrate that the proposed OwlSight achieves state-of-the-art performance across four low-light action recognition benchmarks. Notably, it outperforms previous best approaches by 5.36% on ARID1.5 and 1.72% on Dark-101, highlighting its effectiveness in challenging dark environments.