DOI: 10.82270/clm-mocap/v1
title: CLM-MOCAP

description: CLM-MOCAP (Corpus pour l’étude de la Localisation initiale et du Mouvement en Motion Capture) est un corpus de Langue des Signes Française (LSF) capté à l’aide d’un système de capture de capture de mouvement, le Perception Neuron v2, et d’une caméra HD.Ce corpus a été réalisé dans le cadre de la thèse de Léa Chevrefils, dont le titre est « Relations entre les paramètres de l’emplacement et du mouvement en Langue des Signes Française. Transcription formelle et capture de mouvement : vers une modélisation des constituants gestuels de la forme des signes ». Anciennement dirigée par Dominique Boutet, qui a notamment encadré la mise en place de ce corpus et a inspiré l’approche théorique et méthodologique, la thèse est aujourd’hui dirigée par Aliyah Morgenstern (Université Sorbonne Nouvelle (EA 4398 PRISMES)), Laurent Gosselin (Université de Rouen Normandie (EA 7474 DYLIS)) et est co-encadrée par Brice Guignard (Université Rouen Normandie (EA 3832 CETAPS)).CLM-MOCAP est un corpus composé de monologues et dialogues élicitées de dix sourds signeurs  en LSF. Les inputs qui leurs sont présentés sont constitués :- d’une narration fictive basée sur une illustration, - d’une recette de cuisine à expliciter, - d’un itinéraire connu à détailler ainsi - d'une narration non fictive basée sur une expérience personnelle - d'un dialogue semi-dirigé. - de signes isolés Tous les participants n'ont pas traité l'ensemble de ces inputs. Chaque participant porte la combinaison Perception Neuron v2 constituée de 32 unités de mesure inertielle enregistrant les données cinématiques du mouvement en temps réel. Ce dispositif est mis en place afin d’appliquer l’approche kinésiologique développée par Dominique Boutet (Boutet 2018 ⟨tel-02357282⟩) à la LSF.Le nombre total de signes traités est de 4646.En voici le détail : SigneurSexeÂgeLangue(s) utilisée(s)NbrsignesNbrsignes isolésMOCAP (HERTZ)Signeur 1F23LSF/français163x 60Signeur 2M23LSF/français314x  60Signeur 3F45LSF507x  60Signeur 4F24LSF221x  60Signeur 5F27LSF269x  60Signeur 6M28LSF291x  60Signeur 7M27LSF/français595682120Signeur 8F35LSF195342120Signeur 9F28LSF165327120Signeur 10F28LSF/français233342120Moyenne/Total x28,8x29531693 xCette version du dépôt de corpus contient pour chaque signeur :-      un enregistrement vidéo (.MP4)-      un fichier de visualisation de la représentation 3D issue du logiciel Axis Neuron (.RAW)-      un export sous le format de fichier Biovision BVH issus du logiciel Axis Neuron (.BVH)Une prochaine version comportera six fichiers ELAN contenant la traduction en français des élicitations, le glosage des signes ainsi que la transcription Typannot (Bianchini et al. 2018 https://doi.org/10.1145/3212721.3212808) de la localisation initiale (emplacement) et du mouvement de chaque signe.  
description: CLM-MOCAP (Corpus for the study of initial Localization and Movement with Motion capture) is a corpus of French Sign Language (LSF) captured using a motion capture system, the Perception Neuron, and an HD camera.This corpus was produced as part of Léa Chevrefils' thesis on "Relations between location and movement parameters in French Sign Language. Formal transcription and motion capture: towards a modeling of the gestural constituents of signs form”. Formerly directed by Dominique Boutet (DYLIS), who notably supervised the implementation of this corpus and inspired its theoretical and methodological approach, the thesis is now directed by Aliyah Morgenstern (Sorbonne Nouvelle University, EA4398 PRISMES), Laurent Gosselin (Rouen Normandie University (EA 7474 DYLIS)) and co-supervised by Brice Guignard (Rouen Normandie University (EA 3832 CETAPS)).CLM-MOCAP is a corpus composed of monological elicitations of six native LSF signers. The inputs presented consist of a fictional narration based on an illustration, an explonation of a cooking recip, a known itinerary detailed and a non-fictional narration based on personal experience. Each participant wears the Perception Neuron suit, consisting of 32 Inertial Measurement Unit (IMU), which record the kinematic data of the motion in real time. This system is set up to apply the kinesiological approach developed by Dominique Boutet (Boutet 2018 ⟨tel-02357282⟩) to French Sign Language.The total duration of the corpus is 36 minutes 45, for a total of 1885 signs.The details are presented in the following table: SpeakersVideos durationsSigns numbersSpeaker 15 min 19186Speaker 24 min 38345Speaker 38 min 01526Speaker 46 min 37220Speaker 56 min 42270Speaker 65 min 28338 This version of the corpus contains :- six video recordings (.MP4)- six files to view the 3D representation from Axis Neuron software (.RAW)- six exports in Biovision BVH file format from Axis Neuron software (.BVH)The next version will include six ELAN files containing the French translations of the signed utterances, the glossing of the signs as well as the Typannot transcription (Bianchini et al. 2018 https://doi.org/10.1145/3212721.3212808) of the initial localization and movement of each sign.