DOI: 10.82270/mocap1/v2
title: MOCAP1
title: MOCAP1

description: MOCAP1 est un corpus de Langue des Signes Française (LSF) capturé avec un système de capture de mouvement et une caméra HD. Il peut être utilisé par les membres des structures d'enseignement universitaire et de recherche publiques. Il a été conçu dans le but de réaliser des études multidisciplinaires en sciences du mouvement, en linguistique et en informatique. Il a été réalisé dans le cadre de la thèse de Mohamed Benchiheub co-encadrée par Bastien Berret (CIAMS) et Annelies Braffort (LIMSI), et partiellement financé par le projet APLUS (PEPS HuMaIn, CNRS, 2014-2015).MOCAP1 se compose de 5 tâches de différents types : description, explication, narration et traduction, réalisées par jusqu'à 8 signataires, selon la tâche. La version finale comprendra toutes les données primaires (vidéos et mocap) et l'annotation, ainsi que le matériel d'élicitation.Version 1 : Elle comprend une partie des fichiers constituant la tâche 1, qui consiste à décrire 25 photos en LSF.8 signeurs ont été enregistrés, nommés l1 à l8. Pour le signeur l4, les fichiers correspondant aux images i09 à i21 sont manquants en raison de problèmes techniques lors de l'enregistrement.Le répertoire tache1 comporte 3 sous-répertoires :- elicitation, qui contient les 25 fichiers images qui ont été décrits, nommés i01.jpg à i25.jpg.- mocap, qui contient 87 fichiers au format bvh pour les signeurs l1 à l4, nommés i01l1.bvh à i25l4.bvh. Il manque 13 fichiers pour le signeur l4.- vidéos, qui contient 187 fichiers au format mp4 pour les signeurs l1 à l8, nommés i01l1.mp4 à i25l8.mp4. Il manque 13 fichiers pour le signeur l4.Version 2 : Elle comprend également le sous-répertoire mocap1-v2, qui contient les données mocap de 6 signeurs décrivant 24 images au format csv (144 fichiers nommés de S1_IM1.csv à S6_Im24.csv) normalisées selon différents aspects (taille, forme, posture). Les signeurs et les images ont été renommés, un fichier pdf décrit les correspondances avec la version 1 et comment les données ont été calculées. Le répertoire comprend également le code python utilisé pour obtenir les données et quelques exemples de rendu vidéo.
description: MOCAP1 is a corpus of French Sign Language (LSF) captured with a motion capture system and a HD camera.  It can be used by members of public university and research structures.It was designed with the aim of carrying out multidisciplinary studies in Movement Sciences, Linguistics and Computer Science. It has been realized in the framework of Mohamed Benchiheub's thesis co-supervised by Bastien Berret (CIAMS) and Annelies Braffort (LIMSI), and partly financed by the APLUS project (PEPS HuMaIn, CNRS, 2014-2015).MOCAP1 consists of 5 tasks of various types: description, explanation, narration and translation, performed by up to 8 signers, dependng on the task. The final version will include all the primary data (videos and mocap) and annotation, as well as the elicitation material.Version 1: It includes part of the files constituting Task 1, which consists in describing 25 photos in LSF.8 signers were recorded, named l1 to l8. For signer l4, the files corresponding to images i09 to i21 are missing due to technical problems during recording.The tache1 directory has 3 sub-directories:- elicitation, which contains the 25 image files that have been described, named i01.jpg to i25.jpg.- mocap, which contains 87 files in bvh format for signers l1 to l4, named i01l1.bvh to i25l4.bvh. There are 13 files missing for signer l4 due to technical issues.- videos, which contains 187 files in mp4 format for speakers l1 to l8, named i01l1.mp4 to i25l8.mp4. There are 13 files missing for signer l4 due to technical issues.Version 2:  It also includes the subdirectory mocap1-v2, which contains the mocap data of 6 signers describing 24 images in csv format (144 files named from S1_IM1.csv to S6_Im24.csv) normalized according to different aspects (size, shape, posture). Signers and images have been renamed, a pdf file describes the correspondences with version 1 and how the data was calculated. The directory also includes the python code used to obtain the data and some examples of video rendering.