Vortrag von Gomèr Otterspeer am 20. Mai 2026SignCollectAutomatisierter Workflow für Gebärdensprachdatensätze mit mehreren Kameras und Motion-Capture-Aufnahmen

12. Mai 2026

Foto: UHH

Wir stellen SignCollect vor, einen automatisierten Workflow zur Erfassung, Verarbeitung, Annotation und Veröffentlichung von Gebärdensprachdatensätzen.

Die Aufzeichnung erfolgt in zwei Schritten an verschiedenen Orten. Zunächst werden Glossen, Sätze oder Texte in einem Studio mit fünf Kameras aufgenommen und mithilfe von QR-Codes frame-genau synchronisiert; das Rohmaterial wird anschließend automatisch in ein nachbearbeitetes Video umgewandelt, das für die breite Öffentlichkeit geeignet ist. Das Video wird über unser webbasiertes Tool mit SignBank-Integration annotiert.

In einem separaten Schritt des Arbeitsablaufs werden ausgewählte Items in einem Vicon-Motion-Capture-Studio mit 21 Kameras in 3D neu erfasst.

Die Datensätze werden über Figshare unter der Lizenz CC BY-NC 4.0 für die Forschungsgemeinschaft veröffentlicht. Die Motion-Capture-Daten werden entweder als Marker-Rohdaten oder in einer auf den SignLab-Avatar in männlicher oder weiblicher Variante angepassten Form veröffentlicht. Über die Signio-App werden die Daten der Gehörlosen- und Schwerhörigen-Communities zugänglich gemacht.

Wir veranschaulichen den Arbeitsablauf anhand von drei Projekten, die ihn bereits genutzt haben oder derzeit nutzen: Zin in NGT (Josje Ritmeester – 4500 Sätze), BAK (3000 Gebärden) und SignBeach (Scheifner et al. – 5600 Videos auf der Grundlage von 1400 Gebärden).

Die Pipeline soll von anderen Forschungsgruppen, die mit Gebärdensprachen arbeiten, übernommen werden und befasst sich mit wiederkehrenden praktischen Problemen rund um Synchronisation, Durchsatz und die Bereitstellung von Daten außerhalb des Labors.