CLM-MOCAP

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, « Formalisation et modélisation du mouvement en Langue des Signes Française : pour une approche kinésio-linguistique des productions gestuelles » soutenue le 24 novembre 2022. Anciennement dirigée par Dominique Boutet, qui a notamment encadré la mise en place de ce corpus et a inspiré l’approche théorique et méthodologique, l'encadrement a été repris par Aliyah Morgenstern (Université Sorbonne Nouvelle (EA 4398 PRISMES)), Laurent Gosselin (Université de Rouen Normandie (EA 7474 DYLIS)) et Brice Guignard (Université Rouen Normandie (EA 3832 CETAPS)).CLM-MOCAP est un corpus de LSF composé de monologues et dialogues élicitées de dix sourds signeurs comprenant des tâches narratives, descriptives et procédurales.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. En voici le détail : Production Sexe Âge Langue(s) pratiquée(s) Nbr de signes Durée par production MOCAP (Hz) 1F23LSF/français1652 min 59 sec602M23LSF/français3182 min 56603F45LSF5125 min 28604F24LSF2303 min 24605F27LSF2703 min 46606M28LSF3093 min 41607-1M27LSF/français3088 min 151207-2M27LSF/français2874 min 311208F35LSF1822 min 541209F28LSF1592 min 5812010F28LSF/français2375 min 23120Moyenne/Total-28,8-297746 min 20 - Cette version du dépôt de corpus contient pour chaque production :- un enregistrement vidéo (.MP4)- un fichier de visualisation de la représentation 3D issue du logiciel Axis Neuron (.RAW)- un export sous le format Biovision BVH issu du logiciel Axis Neuron (.BVH)- un fichier ELAN avec une segmentation et une traduction par glose des signes (.EAF)Une version des fichiers ELAN avec la transcription Typannot (https://www.typannot.com/) de la localisation initiale et du mouvement du membre supérieur dominant peut être demandée à Léa Chevrefils ([e-mail])Résumé de la thèse :

Ce travail de recherche propose d’observer le déploiement des signes par le prisme des
approches dynamiques du contrôle moteur. L’objectif est d’identifier au sein des productions
signées le principe de simplicité motrice naturel et spontané qui régit le corps. Pour cela, nous
avons mis en place et analysé un corpus de Langue des Signes Française semi-dirigé enregistré
par une caméra ainsi que par un système de captation tridimensionnel, le Perception Neuron.
Une transcription de deux paramètres kinésiologiques – la localisation initiale et le mouvement
– a été réalisée avec le système Typannot sur 1573 signes. Les résultats révèlent que le
mouvement sollicite majoritairement l’activation d’un unique segment au sein du membre
supérieur ; ou qu’il peut relever de coordinations stables, appelées synergies, lorsque plusieurs
segments sont employés. À contre-courant des représentations traditionnelles qui font du
mouvement le paramètre le plus complexe à appréhender, nous démontrons qu’il est aisément
descriptible à partir du moment où il est couplé à celui de la localisation initiale.

Ce travail dévoile l’existence d’une influence directe de la structure corporelle sur celle des
signes, ce qui nous permet de dépeindre les contours d’une kinésio-linguistique, discipline qui
s’appliquerait à décrire comment les organisations corporelles dynamiquement organisées
forment des réalisations signifiantes au sein des langues signées ou vocales.