Suchergebnisse - Computer Vision and Image Understanding

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  1. 1

    Foul prediction with estimated poses from soccer broadcast video (Vorhersage von Fouls anhand geschätzter Körperposen aus Fußball-Broadcast-Videos)

    Fang, J., Yeung, C., Fujii, K.
    Veröffentlicht in Sports Engineering (2025)
    “… Recent advances in computer vision have led to significant progress in tracking and pose estimation of sports players.  …”
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  2. 2

    From beats to scores: a multi-modal framework for comprehensive figure skating assessment (Von Takt zu Wertung: ein multimodales Framework zur umfassenden Bewertung im Eiskunstlauf)

    Wang, F., Wang, Q., Chen, D.
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  3. 3

    Rugby scene classification enhanced by vision language model (Klassifizierung von Rugby-Szenen mit Hilfe eines visuellen Sprachmodells)

    Nonaka, N., Fujihira, R., Koshiba, T., Maeda, A., Seita, J.
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  4. 4

    Analyse automatique de vidéos de course de natation elite (Automatische Analyse von Videos von Elite-Schwimmrennen)

    Jacquelin, N.
    Veröffentlicht 2022
    “… This imposes important constraints related to the recording conditions of the videos: our methods must be robust and general. Computer vision methods will be explored to get the best out of the videos.  …”
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  5. 5

    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)
    “… It interacts with many aspects of Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning and Image Processing in order to understand human behaviours as well as identify them.  …”
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  6. 6

    Football action recognition using hierarchical LSTM (Fußball-Aktionserkennung mit hierarchischem LSTM)

    Tsunoda, T., Komori, Y., Matsugu, M., Harada, T.
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  7. 7

    Fine-grained visual dribbling style analysis for soccer videos with augmented dribble energy image (Präzise visuelle Analyse des Dribbelstils in Fußballvideos mit erweitertem Dribble-Energy-Image)

    Li, R., Bhanu, B.
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  8. 8

    Multi-object tracking by flying cameras based on a forward-backward interaction (Tracking mehrerer Objekte mit fliegenden Kameras auf der Grundlage einer vorwärts-rückwärts-Interaktion)

    Carletti, V., Greco, A., Saggese, A., Vento, M.
    Veröffentlicht in IEEE Access (2018)
    “… The automatic analysis of images acquired by cameras mounted on board of drones (flying cameras) is attracting many scientists working in the field of computer vision; the interest is related to the increasing need of algorithms able to understand the scenes acquired by flying cameras, by detecting the moving objects, calculating their trajectories and finally understanding their activities.  …”
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  9. 9

    Human Motion: Understanding, Modelling, Capture and Animation (Menschliche Bewegung: Verstehen, Modellieren, Erfassen und Animieren)

    B. Rosenhahn, R. Klette, D. Metaxas
    Veröffentlicht 2008
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  10. 10

    A survey of advances in vision-based human motion capture and analysis (Ein Überblick zu Weiterentwicklungen videobasierter Systeme zur Bewegungserfassung und -analyse beim Menschen)

    Moeslund, T. B., Hilton, A., Krüger, V.
    Veröffentlicht in Computer Vision and Image Understanding (2006)
    “… Computer Vision and Image Understanding …”
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  11. 11

    Special issue on modeling people: Vision-based understanding of a person`s shape, appearance, movement and behaviour (Spezialheft zur Modellierung von Menschen: Videobasiertes Verständnis der Umrisse, Erscheinung, Bewegung und des Verhaltens von Menschen)

    Veröffentlicht in Computer Vision and Image Understanding (2006)
    “… Computer Vision and Image Understanding …”
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  12. 12

    Computer analysis systems of performance in team sports (Computer Systeme zur Leistungsanalyse in Mannschaftssportarten)

    Carling, C. “… A multi-camera system combined with a high-tech computer vision program based on digital image processing techniques and mathematical algorithms provides over 4 million bits of information per match (Carling, 2002).  …”
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