Bài báo đề xuất một kiến trúc học sâu nhận dạng hoạt động của người trong video mờ dựa trên chắt lọc tri thức với kiến trúc thầy-trò. Mô hình học đặc trưng từ video gốc và video đã tăng cường sáng để cải thiện hiệu suất nhận dạng mà không làm tăng chi phí tính toán khi suy luận. Các thử nghiệm trên ARID, ARID V1.5 và Dark-48 cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện tới 4,46% trên tập Dark-48 khi chỉ sử dụng video gốc ở giai đoạn suy luận.