Suchergebnisse - Human Movement Science

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  1. 1

    Enhanced pose estimation for badminton players via improved YOLOv8-Pose with efficient local attention (Erweiterte Pose-Schätzung für Badmintonspieler mithilfe eines optimierten YOLOv8-Pose-Modells mit effizienter lokaler Aufmerksamkeit)

    Wu, Y., Chen, Z., Zhang, H., Yang, Y., Yi, W.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  2. 2

    TT3D: table tennis 3D reconstruction (TT3D: 3D-Rekonstruktion im Tischtennis)

    Gossard, T., Ziegler, A., Zell, A.
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  3. 3

    TemPose: A new skeleton-based transformer model designed for fine-grained motion recognition in badminton (TemPose: Ein neues skelettbasiertes Transformationsmodell für die feinkörnige Bewegungserkennung im Badminton)

    Ibh, M., Grasshof, S., Witzner, D., Madeleine, P.
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  4. 4

    A six-week force-velocity profile based training is effective to optimize jump and change of direction performance in elite table tennis players (Ein sechswöchiges, auf dem Kraft-Geschwindigkeits-Profil basierendes Training ist wirksam zur Optimierung der Sprung- und Richtungswechsel-Leistung bei Elite-Tischtennisspielern)

    Conceição, F., Neves, J., Baena-Raya, A.
    Veröffentlicht in European Journal of Human Movement (2024)
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  5. 5

    Enhancing training precision: unveiling the barbell velocity`s role in tailoring the resistance load for the China badminton team (Verbesserung der Trainingspräzision: Die Rolle der Kurzhantelgeschwindigkeit bei der Anpassung der Widerstandsbelastung für das chinesische Badminton-Team)

    Cui, J., Liu, J., Li, C.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2024)
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  6. 6

    Validity and reliability of reactive agility measurements of tennis performance (Validität und Reliabilität von Messungen der reaktiven Agilität beim Tennis)

    Wisnu Nugroho, T., Alim, A., Fauzi, H. Y. “… International Journal of Human Movement and Sports Sciences …”
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  7. 7

    Detection of similarities and differences within the same shot movement using artificial intelligence-based performance analysis: An example of a tennis service (Erkennung von Ähnlichkeiten und Unterschieden innerhalb ein und derselben Schlagbewegung mittels einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Leistungsanalyse: Ein Beispiel für einen Tennisaufschlag )

    Jindo, T., Satonaka, Y., Wakamoto, R., Iida, M., Suzuki, H., Shiraishi, H., Mitsuhashi, D.
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  8. 8

    "You cannot be serious". The translation of sport science research to the tennis court ("Das kann doch nicht Ihr Ernst sein". Die Übertragung der sportwissenschaftlichen Forschung auf den Tennisplatz)

    Fernández-Fernández, J., Santos-Rosa, F. J.
    Veröffentlicht in European Journal of Human Movement (2023)
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  9. 9

    Importance of head movements in gaze tracking during table tennis forehand stroke (Bedeutung der Kopfbewegungen bei der Blickverfolgung während des Vorhandschlags im Tischtennis)

    Shinkai, R., Ando, S., Nonaka, Y., Yoshimura, Y., Kizuka, T., Ono, S.
    Veröffentlicht in Human Movement Science (2023)
    “… Human Movement Science …”
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  10. 10

    Did Indonesian badminton succeed in the Tokyo Olympics? (Hat Indonesiens Badminton bei den Olympischen Spielen in Tokio Erfolg gehabt?)

    Supriyanto, A., Pangastuti, N. I., Lismadiana, Sawali, L., Sugiyanto, F. “… International Journal of Human Movement and Sports Sciences …”
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  11. 11

    Temporal pattern attention for multivariate time series of tennis strokes classification (Zeitliche Musteraufmerksamkeit für multivariate Zeitreihen zur Klassifizierung von Tennisschlägen)

    Skublewska-Paszkowska, M., Powroznik, P.
    Veröffentlicht in Sensors (2023)
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  12. 12

    The effect of selected kinematic variables on the accuracy of topspin forehand among table tennis players (Der Einfluss ausgewählter kinematischer Variablen auf die Genauigkeit der Topspin-Vorhand bei Tischtennisspielern)

    Alkhawaldeh, I. M. “… International Journal of Human Movement and Sports Sciences …”
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  13. 13

    Characterizing and removing artifacts using dual-layer EEG during table tennis (Charakterisierung und Beseitigung von Artefakten mit Hilfe von Dual-Layer-EEG beim Tischtennis )

    Studnicki, A., Downey, R. J., Ferris, D. P.
    Veröffentlicht in Sensors (2022)
    “… These results advance technological approaches for recording high fidelity brain dynamics in human behaviors requiring whole body movement, which will be useful for brain science research.  …”
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  14. 14

    Deep Spatial/temporal-level feature engineering for tennis-based action recognition (Deep Spatial/temporal-level feature engineering für tennisbasierte Handlungserkennung)

    Ning, B., Na, L.
    Veröffentlicht in Ergonomics (2021)
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  15. 15

    A survey on video action recognition in sports: Datasets, methods and applications (Ein Überblick über die Erkennung von Videoaktionen im Sport: Datensätze, Methoden und Anwendungen)

    Wu, F., Wang, Q., Bian, J., Xiong, H., Ding, N., Lu, F., Cheng, J., Dou, D.
    Veröffentlicht in arXiv e-print repository (2022)
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  16. 16

    Injuries resulting from practicing performance sports in table tennis and tennis - Review (Verletzungen bei der Ausübung von Leistungssport im Tischtennis und Tennis - Rückblick)

    Mircea-Dan, M., Mereuta, C., Iordan, D.-A.
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  17. 17

    Tennis home-training during first Italy lockdown COVID-19: A pilot study in young athletes (Heimtraining im Tennis während des ersten COVID-19-Lockdowns in Italien: eine Pilotstudie mit Nachwuchssportlern)

    Montorsi, M., Solmi, A., Vezzoli, A., De Donato, R., D'Angelo, G., Mrakic-Sposta, S. “… International Journal of Human Movement and Sports Sciences …”
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  18. 18

    Action recognition based on dynamic mode decomposition (Handlungserkennung auf der Grundlage einer dynamischen Moduszerlegung)

    Dong, S., Zhang, W., Wang, W., Zou, K.
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  19. 19

    Construction of intelligent campus tennis players' body data monitoring and injury warning system based on data fusion (Entwicklung eines intelligenten Körperdatenüberwachungs- und Verletzungswarnsystems für Tennisspieler am Campus basierend auf Datenfusion)

    Li, Y.
    Veröffentlicht in Revista Brasileira de Medicina do Esporte (2021)
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  20. 20

    Evaluation of open-source and pre-trained deep convolutional neural networks suitable for player detection and motion analysis in squash (Evaluierung von Open-Source- und vortrainierten Convolutional Neural Networks, die für die Spielererkennung und Bewegungsanalyse beim Squash geeignet sind)

    Brumann, C., Kukuk, M., Reinsberger, C.
    Veröffentlicht in Sensors (2021)
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