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The purpose of this investigation was to describe the morphological parameters that characterize elite age group divers. Comparisons are made to normative age group data from the Coquitlam Growth Study and the constancy of important characteristics from age group to age group is examined. Data were collected on 27 male and 28 female elite divers who participated in the 1990 North American Age Group Diving Championships. Body build, body composition and skinfold corrected diameters were determined from 36 anthropometric parameters and analysed by ANOVA, t-test and Phantom z-scores procedures. All age groups except the 14- to 15-year-old males were significantly (P < or = 0.05) shorter than their norms but recorded higher androgyny index values. The estimated relative muscle mass increased significantly (P < or = 0.05) with age for males at all ages (40.8-46.3%). The 16- to 18-year-old females had a significantly (P < or = 0.05) larger relative muscle component compared to the younger age groups (40.1-38.4%). When normalized for height, active tissue development of the extremities was comparable between the sexes except in the forearm. The results indicate that at all age levels short stature is an important characteristic for divers. Analysis of regional active tissue development provides further insight into sport-specific prerequisites for success at elite levels. 相似文献
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Zusammenfassung. Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch
relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler
Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren,
wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund
der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte.
Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen.
Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund
und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes,
wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen
Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der
Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme
formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die
Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras
zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund.
Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001 相似文献
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