1. Депутатова, Е. Ю. Системный подход к исследованию покупательского поведения и обслуживания в розничной торговле / Е. Ю. Депутатова, С. Б. Ильяшенко. - 3-е издание. - Москва: Издательско-торговая корпорация “Дашков и К”, 2022. - 122 с. EDN: FRERRP
2. Инновации в коммерческой и маркетинговой деятельности / Е. Е. Тарасова, Е. В. Матузенко, Ю. А. Наплекова, Е. Е. Прушковская. - Белгород: Автономная некоммерческая организация высшего образования “Белгородский университет кооперации, экономики и права”, 2019. - 172 с. EDN: JYCMJR
3. Земцов, А. Н. Алгоритмы распознавания лиц и их применение в системах биометрического контроля доступа / А. Н. Земцов. - Saarbruecke: LAP LAMBERT, 2011. - 119 с. EDN: LSXHGF
4. Небаба, С. Г. Исследование эффективности методов обнаружения и слежения за движущимися объектами в воздушном пространстве на снимках в ближнем инфракрасном диапазоне / С. Г. Небаба, Н. Г. Марков // Светотехника. - 2022. - № 2. - С. 90-94. EDN: WZZFVR
5. Человеко-машинные интерфейсы в ассистивных информационных технологиях / А. А. Белоглазов, А. Н. Спиркин, Т. В. Истомина, Е. В. Копылова. - Старый Оскол: ООО “Тонкие наукоемкие технологии”, 2024. - 196 с. EDN: EULETP
6. Автоматическое распознавание автомобильных номерных знаков в автомобильной самоорганизующейся сети / А. Н. Земцов, М. А. Кузнецов, С. Садек [и др.] // Инженерный вестник Дона. - 2023. - № 12(108). - С. 135-143. EDN: WVZXMX
7. Канаева, И. А. Методы коррекции цвета и яркости при создании панорамных изображений / И. А. Канаева, Ю. А. Болотова // Компьютерная оптика. - 2018. - Т. 42, № 5. - С. 885-897. EDN: YNGETR
8. Земцов, А. Н. Спектральные методы компрессии триангуляционных моделей: монография / А. Н. Земцов. - Saarbrucken: LAP LAMBERT, 2011. - 142 с. EDN: WPKDSK
9. Иванова, А. В. Технологии виртуальной и дополненной реальности: возможности и препятствия применения / А. В. Иванова // Стратегические решения и риск-менеджмент. - 2018. - № 3(106). - С. 88-107.
10. Андриянов, Н. А. Обнаружение объектов на изображении: от критериев Байеса и Неймана-Пирсона к детекторам на базе нейронных сетей EfficientDet / Н. А. Андриянов, В. Е. Дементьев, А. Г. Ташлинский // Компьютерная оптика. - 2022. - № 1. - С. 139-159. EDN: IGOBDC
11. Андриянов, Н. А. Метод фильтрации изображений на базе авторегрессий в скользящем окне / Н. А. Андриянов, К. К. Васильев, В. Е. Дементьев // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. - 2018. - Т. 8, № 3. - С. 134-137. EDN: YNTWGD
12. Земцов, А. Н. Анализ математических подходов к идентификации лиц / А. Н. Земцов, Х. Ч. Зунг // Инженерный вестник Дона. - 2017. - № 3(46). - С. 39. EDN: ZWZEML
13. Terven, J. A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS / J. Terven, D. M. Cordova-Esparza, J. A. Romero-Gonzalez // Mach. Learn. Knowl. Extr. - 2023. - T. 5. - pp. 1680-1716. EDN: XZSDRH
14. Lung, L. W. Applying Deep Learning and Single Shot Detection in Construction Site Image Recognition // Buildings. - 2023. - T. 13. - pp. 1074.
15. Созыкин, А. В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей / А. В. Созыкин // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. - 2017. - Т. 6, № 3. - С. 28-59. EDN: ZGWDMB
16. Балеев, И. А. Распознавание дефектов на металлических сплавах с помощью алгоритмов компьютерного зрения ОpenCV / И. А. Балеев, А. Н. Земцов, М. И. Зыбин, В. А. Смирнов // Инженерный вестник Дона. - 2021. - № 3(75). - С. 78-87. EDN: DLABLU