Dataset origin: https://www.ortolang.fr/market/corpora/dicta-sign-lsf-v2

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Description

Dicta-Sign-LSF-V2 est un corpus de dialogue de LSF de 8h environ. Il peut être utilisé par des membres de structures d'enseignement universitaire et de recherche publiques. Il a été constitué durant le projet européen Dicta-Sign en 2010. Le thème du corpus était "Les voyages en Europe". Le même corpus a été réalisé pour quatre LS (allemande, anglaise, grecque et française). Le matériel d'élicitation a été conçu de manière à obtenir des contenus comparables pour les quatre LS. Nous ne fournissons ici que la partie française. L'ensemble des ressources produites durant le projet est présenté ici : https://www.sign-lang.uni-hamburg.de/dicta-sign/portal/. Le corpus est composé de neuf sessions de dialogues nommée S1 à S9, avec 18 locuteurs différents (2 par session). Neuf tâches ont été définies, nommée T1 à T9. Selon les sessions, entre 3 et 9 tâches ont été réalisées par les dyades de locuteurs. Nous fournissons ici les données primaires (vidéos), les consignes qui ont permis d'élaborer le contenu du corpus (élicitation), des annotations et le guide d'annotation correspondant, et des données extraites des vidéos par traitement permettant d'avoir une représentation des configurations manuelles, ainsi que du squelette du haut du corps et du visage. Le fichier /data/Dicta-Sign-LSF_List.csv. recense la liste des vidéos et annotations fournies pour chaque session.

Données primaires

Le répertoire /videos contient 207 vidéos. Dans la plupart des cas, cela correspond à 3 vidéos par session et par tache :

2 vidéos : 1 pour chaque locuteur vu de face (front). L'identifiant du locuteur est indiqué par une lettre et un nombre. Par exemple, le fichier DictaSign_lsf_S4_T2_A1_front.mp4 fait référence à la session S4, la tâche T2, le locuteur A1, vu de face.
1 vidéo comportant à un montage de ces deux vues (2view), généralement complété avec un plan d'ensemble (3view). Par exemple, le fichier DictaSign_lsf_S4_T2_3view.mp4 fait référence à une vidéo qui contient un montage des 3 vues pour la tâche T2 de la session 4. A noter que les sessions S1, S7 et S8 sont incomplètes (S1 a servi de session de test, certaines tâches de S7 et S8 ont été supprimées pour diverses raisons). Ces vidéos sont dans un conteneur mp4, avec le codec H.264 (ou MPEG-4 AVC), avec une cadence de 25 images par secondes et une résolution de 720x576.

Données secondaires

Élicitation

Le répertoire /data/elicitation contient l'ensemble des consignes qui nous ont permis d'éliciter le contenu des neuf tâches. Il s'agit en général de présentations sous forme de vidéos en LSF, d'images ou de schémas qui étaient montrés aux locuteurs au début de chaque tâche.

Annotations

Le répertoire /data/annotations contient des annotations partielles qui couvrent environ 5h. 48 dialogues (session/tâche) ont été annotés, pour chacun des deux locuteurs, sauf pour S8T8 et S8T9 ou un seul locuteur a été annoté. Nous avons segmenté les unités manuelles sur trois pistes (main gauche, main droite, deux mains) et leur avons attribué une catégorie parmi sept (Signe lexical, signe illustratif, pointage, balise, nombre, dactylologie et geste). Une 4ème piste contient une interprétation en français. Plus de détails sur les annotations et des métadonnées sur les locuteurs sont donnés dans le guide d'annotation /data/annotations/Dicta-Sign-LSF-AnnotationGuide_fr.pdf. Les annotations sont données dans le fichier /data/annotations/Dicta-Sign-LSF_Annotation.csv. Représentation précalculée des signeurs Le répertoire /data/signerRepresentation contient des représentations précalculées de chaque signeur. Des caractéristiques liées au mouvement des mains, du visage et du haut du corps sont fournies dans différents fichiers au format numpy, avec plusieurs options (2D/3D, données brutes ou prétraitées...). Deux formats de fichiers sont proposés, un plus ancien dans /data/signerRepresentation/old/, un plus récent dans /data/signerRepresentation/cslr_limsi_features/, obtenu en utilisant un ensemble de scripts publiés sur GitHub. Ces représentations ont été obtenues à l'aide d'un traitement appliqué aux vidéos des vues de face.

Citation

@misc{11403/dicta-sign-lsf-v2/v1,
    title = {Dicta-Sign-LSF-v2},
    author = {LIMSI},
    url = {https://hdl.handle.net/11403/dicta-sign-lsf-v2/v1},
    note = {{ORTOLANG} ({Open} {Resources} {and} {TOols} {for} {LANGuage}) \textendash www.ortolang.fr},
    copyright = {Licence Creative Commons Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International},
    year = {2022}
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