Corpus de langue des signes : situer les biais des méthodes d’annotation et d’analyse

Cet article propose un tour d’horizon de différents types de biais que l’on peut rencontrer dans les études basées sur l’annotation de corpus vidéo de langue des signes. En tâchant de situer objectivement les choix effectués et les biais potentiels à chaque étape, nous décrivons les méthodologies que nous avons mises en place dans trois études, portant respectivement sur la synchronisation des composantes corporelles, le mouvement des sourcils et les clignements des yeux, puis la coarticulation.This article offers an overview of different types of bias that may be encountered in studies based on video corpus annotation of sign language. We describe the methods we have implemented and we try to objectively exhibit the choices made and the potential biases for each step, in three studies, on synchronization of body components, on eyebrow movement and eye blink, and on coarticulation

Modélisation de la coarticulation en Langue des Signes Française pour la diffusion automatique d'informations en gare ferroviaire à l'aide d'un signeur virtuel

Our research lies in the wake of the efforts to build French Sign Language public announcement systems by virtual signers, using combined prerecorded chunks of utterances. Our study focuses on modelling coarticulation for it to be used in this system. The coarticulation phenomenon is still very little studied in the field of sign language. Using research results in different areas (vocal languages, gesture), we propose a definition of what coarticulation is in Sign Language, and we present a methodology for the analysis of this phenomenon by focusing on hand configuration and gaze direction. We detail the various aspects of corpus creation and annotation, and annotation analysis. Quantitative and qualitative statistics allows us to propose a coarticulation model, based on tensions and relaxations of hand configurations. We propose and implement a methodology for evaluating our model. Finally, we propose prospects for this model in image processing and 3d character animation in French Sign Language.Le cadre de nos recherches est la diffusion d'informations en Langue des Signes Française via un signeur virtuel, par combinaison de segments d'énoncés préenregistrés. Notre étude porte sur une proposition de modèle de coarticulation pour ce système de diffusion. Le phénomène de coarticulation est encore très peu étudié dans le domaine des langues des signes : en puisant dans différents domaines (langues vocales, gestes) nous proposons une définition de ce qu'est la coarticulation en langue des signes, et nous présentons une méthodologie d'analyse de ce phénomène, en nous focalisant sur les configurations des mains et la direction du regard. Nous détaillons les différents aspects de la création et de l'annotation de corpus, et de l'analyse de ces annotations. Des calculs statistiques quantitatifs et qualitatifs nous permettent de proposer un modèle de coarticulation, basé sur des relâchements et des tensions de configurations des mains. Nous proposons et mettons en oeuvre une méthodologie d'évaluation de notre modèle. Enfin nous proposons des perspectives autour des utilisations potentielles de ce modèle pour des recherches en traitement d'image et en animation de personnages 3d s'exprimant en langue des signes française

Modélisation de la coarticulation en langue des signes française pour la diffusion automatique d'informations en gare ferroviaire à l'aide d'un signeur virtuel

Le cadre de nos recherches est la diffusion d'informations en Langue des Signes Française via un signeur virtuel, par combinaison de segments d'énoncés préenregistrés. Notre étude porte sur une proposition de modèle de coarticulation pour ce système de diffusion. Le phénomène de coarticulation est encore très peu étudié dans le domaine des langues des signes : en puisant dans différents domaines (langues vocales, gestes) nous proposons une définition de ce qu'est la coarticulation en langue des signes, et nous présentons une méthodologie d'analyse de ce phénomène, en nous focalisant sur les configurations des mains et la direction du regard. Nous détaillons les différents aspects de la création et de l'annotation de ce corpus, et de l'analyse de ces annotations. Des calculs statistiques quantitatifs et qualitatifs nous permettent de proposer un modèle de coarticulation, basé sur des relâchements et des tensions de configurations des mains. Nous proposons et mettons en œuvre une méthodologie d'évaluation de notre modèle. Enfin nous proposons des perspectives autour des utilisations potentielles de ce modèle pour des recherches en traitement d'image et en animation de personnages 3d s'exprimant en langue des signes française.Our resarch lies in the wake of the efforts to build French Sign Language public announcement systems by virtual signers, using combined prerecorded chunks of utterances. Our study focuses on modelling coarticulation for it to be used in this system. The coarticulation phenomenon is still very little studied in the field of sign language. Using research results in different areas (vocal languages, gesture), we propose a definition of what coarticulation is in Sign Language, and we present a methodology for the analysis of this phenomenon by focusing on hand configuration and gaze direction. We detail the various aspects of corpus creation and annotation, and annotation analysis. Quantitative and qualitative statistics allows us to propose a coarticulation model, based on tensions and relaxations of hand configurations. We propose and implement a methodology for evaluating our mode!. Finally, we propose prospects for this model in image processing and 3d character animation in French Sign Language.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

An Overview of STEM Resources in LSF

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Les dictionnaires de Langue des Signes Française à l’ère du numérique : un étatdes lieux

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Sign Language corpus analysis: Synchronisation of linguistic annotation and numerical data

International audienceThis paper presents a study on synchronization of linguistic annotation and numerical data on a video corpus of French Sign Language. We detail the methodology and sketches out the potential observations that can be provided by such a kind of mixed annotation. The corpus is composed of three views: close-up, frontal and top. Some image processing has been performed on each video in order to provide global information on the movement of the signers. That consists of the size and position of a bounding box surrounding the signer. Linguists have studied this corpus and have provided annotations on iconic structures, such as "personal transfers" (role shifts). We used an annotation software, ANVIL, to synchronize linguistic annotation and numerical data. This new approach of annotation seems promising for automatic detection of linguistic phenomena, such as classification of the signs according to their size in the signing space, and detection of some iconic structures. Our first results must be consolidated and extended on the whole corpus. The next step will consist of designing automatic processes in order to assist SL annotation

Sign language corpus analysis: Synchronisation of linguistic annotation and numerical data

This paper presents a study on synchronization of linguistic annotation and numerical data on a video corpus of French Sign Language. We detail the methodology and sketches out the potential observations that can be provided by such a kind of mixed annotation. The corpus is composed of three views: close-up, frontal and top. Some image processing has been performed on each video in order to provide global information on the movement of the signers. That consists of the size and position of a bounding box surrounding the signer. Linguists have studied this corpus and have provided annotations on iconic structures, such as “personal transfers ” (role shifts). We used an annotation software, ANVIL, to synchronize linguistic annotation and numerical data. This new approach of annotation seems promising for automatic detection of linguistic phenomena, such as classification of the signs according to their size in the signing space, and detection of some iconic structures. Our first results must be consolidated and extended on the whole corpus. The next step will consist of designing automatic processes in order to assist SL annotation. 1

Modélisation des relations spatiales en langue des signes française

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