論文の概要: NeuroLip: An Event-driven Spatiotemporal Learning Framework for Cross-Scene Lip-Motion-based Visual Speaker Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15718v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 05:42:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.754109
• Title: NeuroLip: An Event-driven Spatiotemporal Learning Framework for Cross-Scene Lip-Motion-based Visual Speaker Recognition
• Title（参考訳）: NeuroLip: クロスシーンリップモーションに基づく視覚的話者認識のためのイベント駆動時空間学習フレームワーク
• Abstract要約: 唇運動は、一貫した調音パターンと筋の協調によって駆動される主観的行動力学を符号化する。 NeuroLipはイベントベースのフレームワークで、厳密だが実用的なクロスシーンプロトコルの下で、きめ細かい唇の動きをキャプチャする。 NeuroLipは、ほぼ完全に一致したシーン精度と堅牢なクロスシーン認識を実現し、目に見えない視点で71%以上の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96933456290729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual speaker recognition based on lip motion offers a silent, hands-free, and behavior-driven biometric solution that remains effective even when acoustic cues are unavailable. Compared to traditional methods that rely heavily on appearance-dependent representations, lip motion encodes subject-specific behavioral dynamics driven by consistent articulation patterns and muscle coordination, offering inherent stability across environmental changes. However, capturing these robust, fine-grained dynamics is challenging for conventional frame-based cameras due to motion blur and low dynamic range. To exploit the intrinsic stability of lip motion and address these sensing limitations, we propose NeuroLip, an event-based framework that captures fine-grained lip dynamics under a strict yet practical cross-scene protocol: training is performed under a single controlled condition, while recognition must generalize to unseen viewing and lighting conditions. NeuroLip features a 1) Temporal-aware Voxel Encoding module with adaptive event weighting, 2) Structure-aware Spatial Enhancer that amplifies discriminative behavioral patterns by suppressing noise while preserving vertically structured motion information, and 3) Polarity Consistency Regularization mechanism to retain motion-direction cues encoded in event polarities. To facilitate systematic evaluation, we introduce DVSpeaker, a comprehensive event-based lip-motion dataset comprising 50 subjects recorded under four distinct viewpoint and illumination scenarios. Extensive experiments demonstrate that NeuroLip achieves near-perfect matched-scene accuracy and robust cross-scene generalization, attaining over 71% accuracy on unseen viewpoints and nearly 76% under low-light conditions, outperforming representative existing methods by at least 8.54%. The dataset and code are publicly available at https://github.com/JiuZeongit/NeuroLip.
• Abstract（参考訳）: 唇の動きに基づく視覚的話者認識は、静かでハンズフリーで行動駆動型バイオメトリックソリューションを提供する。 外観に依存した表現に大きく依存する伝統的な方法と比較して、唇の動きは、一貫した調音パターンと筋肉の協調によって引き起こされる主観的な行動力学を符号化し、環境の変化に対して固有の安定性を提供する。 しかし、動きのぼやけやダイナミックレンジの低さにより、従来のフレームベースのカメラでは、これらの頑丈できめ細かなダイナミックスを捉えることは困難である。 唇運動の本質的な安定性を生かし,これらの感覚的制約に対処するために,厳密かつ実用的なクロスシーンプロトコルの下で微細な唇運動を捕捉するイベントベースのフレームワークであるNeuroLipを提案する。 NeuroLipは、適応的なイベント重み付けを備えた一時対応のVoxel Encodingモジュールを備えている。 2)垂直に構造化された動き情報を保持しながら騒音を抑え、識別行動パターンを増幅する構造対応空間エンハンサー 3) イベント極性に符号化された動き方向の手がかりを保持するための極性一貫性規則化機構。 DVSpeakerは、4つの異なる視点と照明シナリオで記録された50の被験者からなる総合的なイベントベースリップモーションデータセットである。 大規模な実験により、NeuroLipはマッチしたシーンの精度と強固なクロスシーンの一般化をほぼ完璧に達成し、目に見えない視点で71%以上の精度を達成し、低照度条件下では76%近くを達成し、代表的既存の手法を少なくとも8.54%上回った。 データセットとコードはhttps://github.com/JiuZeongit/NeuroLipで公開されている。

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