Negli ultimi anni, la richiesta per metodi di analisi precisa e completa in ambito sportivo è cresciuta in modo significativo, suscitando la necessità dell’utilizzo di tecniche avanzate di apprendimento automatico e visione artificiale (computer vision). Alcune di queste tecniche, come la stima della posa di esseri umani (in inglese human pose estimation, HPE), si sono dimostrate capaci di fornire vantaggi importanti, soprattutto nel calcio; è il caso, ad esempio, delle tecnologie per il rilevamento automatico del fuorigioco. Ciononostante, le soluzioni per il tracciamento dei tennisti sono ad oggi ancora rare. Il lavoro di questa tesi si occupa di colmare il divario presente in campo tennistico, indagando su tecniche all’avanguardia di apprendimento automatico per la stima della posa umana, applicabili nel contesto dell’analisi delle prestazioni dei tennisti.