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eng: Object tracking is an important task in many computer vision applications including surveillance, gesture recognition, vehicle tracking, augmented reality, video compression, and medical imaging. The tracking becomes more complex when it involves human beings especially in the sports domain where there is a lot of interaction between players, which results in occlusion, clutter and dynamic changes in the scene. Moreover, tracking players in official games should be markerless due to the game rules which add more complexity to the problem. In this thesis work a tracking system has been designed and implemented to track players in indoor sports such as basketball and handball. The system is able to record games and trainings using two high quality digital cameras to track the players offline, analyze the tracking results and produce visualizations for analysis results.The use of template matching and particle filter techniques in tracking sport players has been investigated. A system for recording, tracking and visualization has been developed. Before the system is used in practice many tests have been performed to assure the validity and accuracy of the tracking. In cooperation with the colleagues in the System and Circuit Technology group, the acquisition subsystem, in addition to the video capturing of the game, was able to record some physiological data such as heart beat rate, which is acquired by a special sensor designed in our group and transferred wirelessly to a computer for recording. The tracking of both position and physiological data has provided new possibilities for analysis of indoor sport games. This data has been used for analysis by Applied Mathematics and Sport Medicine research groups in Object tracking is an important task in many computer vision applications including surveillance, gesture recognition, vehicle tracking, augmented reality, video compression, and medical imaging.
ger: Objekterkennung und -verfolgung sind wichtige Aufgaben in vielen Anwendungen der Bildverarbeitung einschließlich der (Verkehrs-) Überwachung, Gestenerkennung, erweiterten Realität, Videokompression und medizinischen Bildgebung. Die Objektverfolgung wird komplizierter in Verbindung mit Menschen, vor allem im Bereich Sport, wo es viele Kontakte zwischen den Spielern gibt. Die Ergebnisse sind Vermengung, Unordnung und dynamische Veränderungen in dem Vorgang. Aufgrund der Spielregeln sollte die Objektverfolgung ohne Markierung erfolgen. In dieser Dissertation wurde ein Objektverfolgungssystem konzipiert und umgesetzt, um Spieler von Hallensportarten, wie z.B. Basketball oder Handball, zu verfolgen. Das System ist in der Lage, Spiele und Trainingseinheiten mit zwei hochauflösenden digitalen Kameras zu erfassen, Spieler offline zu verfolgen, die Ergebnisse zu analysieren und Visualisierungen für die Analyseergebnisse zu produzieren. Der Einsatz von Mustererkennung und Partikelfilter -Techniken zur Objektverfolgung von Sportlern wurde untersucht. Ein System zur Erfassung, Verfolgung und Visualisierung wurde entwickelt. Vor dem praktischen Einsatz des Systems wurden viele Tests durchgeführt, um die Gültigkeit und Genauigkeit des Systems zu zeigen. In Zusammenarbeit mit Kollegen der Fachgruppe Schaltungstechnik wurde zusätzlich zum Video-System eine Komponente zur Aufnahme physiologischer Daten, wie der Herzfrequenz, entwickelt. Die Objektverfolgung bietet zusammen mit den physiologischen Daten neue Möglichkeiten für die Analyse von Mannschaftssportarten.