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  1. 1

    Application of deep learning methods for detection and tracking of players (Anwendung von deep learning Methoden für die Erkennung und Nachverfolgung von Spielern)

    Ivasic-Kos, M., Host, K., Pobar, M.
    Veröffentlicht 2022
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  2. 2

    Neuer Service der RTK: DHB-TrainercenterTV - Das digitale Handwerkszeug für alle Trainer

    Beppler, J.
    Veröffentlicht in Handballtraining (2021)
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  3. 3

    Quantifying throwing load in handball: a method for measuring the number of throws (Quantifizierung der Wurfbelastung im Handball: eine Methode zur Messung der Zahl der Würfe)

    Skejø, S. D., Liaghat, B., Jakobsen, C. C., Møller, M., Bencke, J., Papi, G., Kunwald, N. P., Sorensen, H.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2021)
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  4. 4

    Innovacionnaja tehnologija komp'juternogo testirovanija psihomotoriki v sportivnyh igrah (Innovative Technologie bei Computertests der Psychomotorik in Mannschaftssportarten)

    Lisenchuk, G., Tyshchenko, V.
    Veröffentlicht in Science in Olympic Sport (2019)
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  5. 5

    Wer nicht fragt, der nicht gewinnt. Vereins- und mannschaftsinterne Anpassungen auf der Basis einer Saisonauswertung per individuellem Online-Fragebogen

    Grgic, M.
    Veröffentlicht in Handballtraining (2021)
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  6. 6

    Performance prediction and evaluation in female handball players using machine learning models (Leistungsprognose und -bewertung bei Handballerinnen mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens)

    Oytun, M., Tinazci, C., Sekeroglu, B., Acikada, C., Yavuz, H. U.
    Veröffentlicht in IEEE Access (2020)
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  7. 7

    A graded concept of an information model for evaluating performance in team handball (Ein abgestuftes Konzept eines Informationsmodells zur Bewertung der Leistung im Handball)

    Schwenkreis, F.
    Veröffentlicht in Proceedings of the 8th International Conference on Data Science, Technology and Applications (2019)
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  8. 8

    Active player detection in handball videos using optical flow and STIPs based measures (Erkennung von aktiven Spielern in Handball-Videos mittels optischem Fluss und auf STIPs basierenden Messungen)

    Ivasic-Kos, M., Pobar, M., Gonzàlez, J.
    Veröffentlicht in 2019 13th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS) (2019)
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  9. 9

    Mask R-CNN and optical flow based method for detection and marking of handball actions (Maske R-CNN und auf optischem Fluss basierendes Verfahren zur Erkennung und Markierung von Handballaktionen)

    Pobar, M., Ivasic-Kos, M.
    Veröffentlicht in 2018 11th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI) (2018)
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  10. 10

    Building a labeled dataset for recognition of handball actions using mask R-CNN and STIPS (Aufbau eines beschrifteten Datensatzes zur Erkennung von Handball-Aktionen unter Verwendung der Maske R-CNN und STIPS)

    Ivasic-Kos, M., Pobar, M.
    Veröffentlicht in 2018 7th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP) (2018)
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  11. 11

    Detection of the leading player in handball scenes using Mask R-CNN and STIPS (Erkennung des Führungsspielers in Handballszenen mit Mask R-CNN und STIPS)

    Pobar, M., Ivasic-Kos, M.
    Veröffentlicht in Eleventh International Conference on Machine Vision (2019)
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  12. 12

    Model-based behavioral causality analysis of handball with delayed transfer entropy (Modellbasierte Verhaltenskausalitätsanalyse von Handball mit verzögerter Übertragungsentropie)

    Itoda, K., Watanabe, N., Takefuji, Y.
    Veröffentlicht in Procedia - Computer Science (2015)
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  13. 13

    System for monitoring and advanced analysis of handball matches (System zur Überwachung und erweiterten Analyse von Handballspielen)

    Hlupic, T., Jandrijevic, F., Kovacev, J., Petricioli, L., Gracin, T., Baranovic, M.
    Veröffentlicht in 2015 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (2015)
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  14. 14

    360° virtual reality: A SWOT analysis in comparison to virtual reality (360° virtuelle Realität: eine SWOT-Analyse im Vergleich zu virtueller Realität)

    Kittel, A., Larkin, P., Cunningham, I., Spittle, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Psychology (2020)
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  15. 15

    Learning-based tracking of fast moving objects (Lernbasierte Verfolgung von sich schnell bewegenden Objekten)

    Zita, A., Sroubek, F.
    Veröffentlicht in arXiv e-print repository (2020)
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  16. 16

    Tracking handball players with the DeepSORT algorithm (Tracking von Handballspielern mit dem DeepSORT Algorithmus)

    Host, K., Ivasic-Kos, M., Pobar, M.
    Veröffentlicht 2020
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  17. 17

    Active player detection in handball scenes based on activity measures (Aktive Spielererkennung in Handballszenen auf der Grundlage von Aktivitätsmessungen)

    Pobar, M., Ivasic-Kos, M.
    Veröffentlicht in Sensors (2020)
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  18. 18

    Object detection using synthesized data (Objekterkennung mit synthetisierten Daten)

    Buric, M., Paulin, G., Ivašic-Kos, M.
    Veröffentlicht in ICT Innovations 2019 (2019)
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  19. 19

    Using data analytics to make the scouting and training of sports talents more effective (Datenanalyse für eine effektivere Talentauswahl und für ein effektiveres Training sportlicher Talente)

    Blom, C.
    Veröffentlicht 2019
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  20. 20

    Leistungsbewertung per PlayerScore. Ein Verfahren zur zahlenbasierten Einschätzung der Wettkampfleistung von Handballern

    Uhrmeister, J., Brosig, O.
    Veröffentlicht in Handballtraining (2019)
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