Suchergebnisse - The Visual Computer

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  1. 1

    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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  2. 2

    Table tennis coaching system based on a multimodal large language model with a table tennis knowledge base (Tischtennis-Trainingssystem basierend auf einem multimodalen großen Sprachmodell mit einer Tischtennis-Wissensdatenbank)

    Ma, W., Liu, Y., Yi, Q., Liu, X., Xing, W., Zhao, R., Liu, H., Li, R.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2025)
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  3. 3

    Discovering and visualizing tactics in a table tennis game based on subgroup discovery (Entdeckung und Visualisierung von Taktiken in einem Tischtennisspiel auf der Grundlage der Entdeckung von Untergruppen)

    Duluard, P., Li, X., Plantevit, M., Robardet, C., Vuillemot, R.
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  4. 4

    Auditory information reduces response time for ball rotation perception, increasing counterattack performance in table tennis (Auditive Informationen verkürzen die Reaktionszeit für die Wahrnehmung der Ballrotation und erhöhen die Gegenstoßleistung beim Tischtennis)

    Fujita, R. A., Santos, D. P. R., Barbosa, R. N., Palucci Vieira, L. H., Santiago, P. R. P., Zagatto, A. M., Gomes, M. M
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2023)
    “… In the first task, the athletes analyzed audio and video files of the forehand movement on a computer screen with auditory, visual, and combined information and, as soon as possible, chose the ball spin type on a keyboard: fast (spinning ball forward at 140 rotations per second (rotations/s); medium (105 rotations/s); slow (84 rotations/s); or flat hit (70 rotations/s).  …”
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  5. 5

    Sport-specific differences in key performance factors among handball, basketball and table tennis players (Sportartspezifische Unterschiede bei den wichtigsten Leistungsfaktoren von Handball-, Basketball- und Tischtennisspielern)

    Hornikova, H., Skala, F., Zemkova, E.
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  6. 6

    Audio-video techniques for the analysis of players behaviour in Badminton matches (Audio-Video-Techniken für die Analyse des Spielerverhaltens bei Badmintonspielen)

    Bosi, S. “… Thanks to the great advances in computer vision and deep learning, it is nowadays possible to help manual annotators by means of automatic or semi-automatic multimedia analysis techniques.  …”
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  7. 7

    Tac-Miner: Visual tactic mining for multiple table tennis matches (Tac-Miner: Visuelles Taktik-Mining für mehrere Tischtennis-Matches)

    Wang, J., Wu, J., Cao, A., Zhou, Z., Zhang, H., Wu, Y. “… IEEE Transactions on visualization and computer graphics …”
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  8. 8

    SPinPong - Virtual reality table tennis skill acquisition using visual, haptic and temporal cues (SPinPong - Erlernen von Tischtennisfähigkeiten in virtueller Realität mit visuellen, haptischen und zeitlichen Reizen)

    Wu, E., Piekenbrock, M., Nakumura, T., Koike, H. “… IEEE Transactions on visualization and computer graphics …”
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  9. 9

    ShuttleSpace: Exploring and analyzing movement trajectory in immersive visualization (ShuttleSpace: Erforschung und Analyse der Bewegungsbahn in einer immersiven Visualisierung)

    Ye, S., Chen, Z., Chu, X., Wang, Y., Fu, S., Shen, L., Zhou, K., Wu, Y. “… IEEE Transactions on visualization and computer graphics …”
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  10. 10

    Fine grained sport action recognition with Twin spatio-temporal convolutional neural networks application to table tennis (Feingranulare Aktionserkennung im Sport mit Zwillingsanwendung raum-zeitlich gefalteter neuronaler Netzwerke beim Tischtennis)

    Martin, P. E., Benois-Pineau, J., Péteri, R., Morlier, J.
    Veröffentlicht in Multimedia Tools and Applications (2020)
    “… Human action recognition in video is one of the key problems in visual data interpretation. Despite intensive research, the recognition of actions with low inter-class variability remains a challenge.  …”
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  11. 11

    Profile of coordination motor abilities in elite judokas and badminton players compared to non-athletes (Profil der motorischen Koordinationsfähigkeit von Spitzenjudokas und -badmintonspielern im Vergleich zu Nicht-Sportlern)

    Jaworski, J., Lech, G., Ambrozy, T., Zak, M.
    Veröffentlicht in Biomedical Human Kinetics (2020)
    “… The scope of the study included basic somatic features and selected coordination motor abilities measured by means of computer tests. Results: Statistically significant differences between badminton players and judokas were obtained for reaction times (visual, auditory and selective) as well as spatial orientation.  …”
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  12. 12

    Visualization of table tennis skill by neural networks and fuzzy inference (Visualisierung von Fertigkeiten im Tischtennis mit neuronalen Netzwerken und Fuzzy-Interferenz)

    Hayashi, I., Irie, H., Maeda, T., Fujii, M., Tasaka, T. “… The Topographic Attentive Mapping (TAM) network is a biologically-inspired classifier that bears similarities to the human visual system. When used in a TAM network, the proposed pruning algorithm improves classification accuracy and allows extracting knowledge as represented by the network structure.  …”
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  13. 13

    Standardised computer-based reaction tests predict the sport-specific visuomotor speed and performance of young elite table tennis athletes (Standardisierte computergestützte Reaktionstests prognostizieren die sportartspezifische visuomotorische Geschwindigkeit und Leistung von jungen Spitzen-Tischtennissportlern)

    Hülsdünker, T., Ostermann, M., Mierau, A. “… The importance of visuomotor reactions in sports is inevitable; however, its assessment using computer-based tests raises the question, if results are transferable to sport-specific situations.  …”
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  14. 14

    Development and evaluation of a self-training system for tennis shots with motion feature assessment and visualization (Entwicklung und Evaluierung eines Selbsttrainingssystems für Tennis-Schläge mit Bewertung und Visualisierung von Bewegungsmerkmalen)

    Oshita, M., Inao, T., Ineno, S., Mukai, T., Kuriyama, S.
    Veröffentlicht in The Visual Computer (2019)
    “… The Visual Computer …”
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  15. 15

    Tac-Simur: Tactic-based simulative visual analytics of table tennis (Tac-Simur: Taktikbasierte simulative visuelle Analyse im Tischtennis)

    Wang, J., Zhao, K., Deng, D., Cao. A., Xie, X., Zhou, Z., Zhang, H., Wu, Y. “… IEEE Transactions on visualization and computer graphics …”
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  16. 16

    CoachAI: A project for microscopic badminton match data collection and tactical analysis (CoachKI: Ein Projekt zur miskroskopischen Wettkampfdatensammlung und Taktikanalyse im Badminton)

    Hsu, T.-H., Chen, C.-H., Ju. N. P., Ik, T. U., Peng, W.-C., Wang, C.-C., Wang, Y.-S., Lin, Y.-H., Tseng, Y.-C., Huang, J.-L., Ching, Y.-T. Schlagworte: “… visualization …”
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  17. 17

    Anticipation in young badminton players: Differences between real and virtual tasks and the influence of playing and training experience (Antizipation junger Badmintonspieler: Unterschiede realen und virtuellen Aufgaben und der Einfluss von Spiel- und Trainingserfahrung)

    Andres, A., Álvarez Dacal, F. F., de Carvalho, D.
    Veröffentlicht 2016
    “… By the fast nature of badminton, some authors have developed behavioral tasks in order to evaluate anticipation in this sport or in visual tasks using badminton videos or images. The aim of the work reported here is to: 1) compare the accuracy and reaction time of young competitive players in the training of real shuttlecock returns for three ability levels of young recreational players and 2) compare players` responses to a real-execution badminton task with a video snapshot task using a computer.  …”
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  18. 18

    Perzeptive Expertise von Badmintonspielern

    Hagemann, N., Strauß, B.
    Veröffentlicht in Zeitschrift für Psychologie (2006)
    “… Badmintonbundesliga (n = 20), Bezirksliga (n = 23) und Novizen (n = 20) hatten die Aufgabe, an einem Computer die Schlagrichtungen von 168 Badmintonschlägen vorherzusagen.  …”
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  19. 19

    iTTVis: Interactive visualization of table tennis data (iTTVis: Interaktive Visualisierung von Tischtennisdaten)

    Wu, Y., Lan, J., Shu, X., Ji, C., Zhao, K., Wang, J., Zhang, H. “… IEEE Transactions on visualization and computer graphics …”
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  20. 20

    A novel object detection technique for dynamic scene and static object (Eine neue Erkennungsmethode für dynamische Umgebungen und statische Objekte)

    Li, X., Chen, L., Yang, Z., Wang, H.
    Veröffentlicht in MATEC Web of Conferences (2016)
    “… In the paper, based on the visual background extraction (ViBe) algorithm, we presented a new method to deal with all problems.  …”
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