رغم التقدم الملحوظ في اكتشاف الظل، لا تزال الأساليب الحالية تعاني من التأثير السلبي لللون الخلفية، مما قد يؤدي إلى أخطاء عند وجود ظلال على خلفيات معقدة. مستوحين من نظام الرؤية البشري، نعالج صورة الظل المدخلة كتركيب من طبقتين: طبقة الخلفية وطبقة الظل، ونقوم بتصميم شبكة فصل الطبقات الثنائية المرشدة بالأسلوب (SDDNet) لنمذجة هذه الطبقات بشكل مستقل. لتحقيق هذا الهدف، نبتكر وحدة فصل وإعادة تركيب الميزات (FSR) التي تقوم بتفكيك الميزات متعددة المستويات إلى مكونات مرتبطة بالظل ومكونات مرتبطة بالخلفية من خلال تقديم إشراف متخصص لكل مكون، مع الحفاظ على سلامة المعلومات وتلافي التكرار من خلال قيد إعادة التركيب. بالإضافة إلى ذلك، نقترح وحدة مرشح أسلوب الظل (SSF) لتوجيه فصل الميزات بالتركيز على تمييز الأسلوب وتوحيدنه. بفضل هذين الوحدتين وخط أنابيبنا الشامل، ينجح نموذجنا في تقليل الآثار الضارة للون الخلفية بشكل كبير، مما يحقق أداءً أفضل على ثلاثة مجموعات بيانات عامة بمعدل استدلال في الوقت الحقيقي يبلغ 32 إطارًا في الثانية.