1. Шульга Т.Э. Актуальные задачи компьютерного зрения. Инновационные исследования: теоретические основы и практическое применение. Сб. статей по итогам Всерос. науч.-практ. конф. Уфа, АМИ, 2021, с. 88-92. EDN: GUFFZW
2. Адамова А.А. Методы и технологии машинного обучения и нейросетевых технологий в задачах компьютерного зрения. Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2021, т. 23, № 4, с. 25-39. DOI: 10.18127/j19998554-202104-03 EDN: QYVPRW
3. Fukushima K. Neocognitron: a self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position. Biol. Cybernetics, 1980, vol. 36, no. 4, pp. 193-202. DOI: 10.1007/bf00344251 EDN: HEDSFW
4. LeCun Y., Boser B., Denker J.S., et al. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural Comput., 1989, vol. 1, no. 4, pp. 541-551. DOI: 10.1162/neco.1989.1.4.541
5. Гладилин С.А. Математические модели для систем технического зрения. Дис.... канд. физ.-мат. наук. М., ИППИ РАН, 2005. EDN: NNPEXB
6. Lebedev D.S., Marshak D.W. Amacrine cell contributions to red-green color opponency in central primate retina: a model study. Vis. Neurosc., 2007, vol. 24, no. 4, pp. 535-547. DOI: 10.1017/s0952523807070502 EDN: LKIVVN
7. Утробин В.А. Модели организации поля рецепторов сетчатки глазного яблока. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2010, № 4, с. 63-69. EDN: NUXQZH
8. Утробин В.А. Информационные модели организации сетчатки глазного яблока. Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2010, № 3, с. 66-74. EDN: NVAXJN
9. Утробин В.А. Модели организации поля рецепторов сетчатки глазного яблока. Датчики и системы, 2013, № 11, с. 37-43. EDN: RIUCVB
10. Momiji H., Bharath A.A., Hankins M.W., et al. Numerical study of short-term afterimages and associate properties in foveal vision. Vis. Res., 2005, vol. 46, no. 3, pp. 365-381. DOI: 10.1016/j.visres.2005.08.031 EDN: LYCAYN
11. Маштаков А.П. Программный комплекс обработки изображений на основе модели зрения человека. Программные системы: теория и приложения, 2019, т. 10, № 4, с. 111-139. DOI: 10.25209/2079-3316-2019-10-4-111-139 EDN: AFDHRV
12. Wohrer A., Kornprobst P. Virtual Retina: a biological retina model and simulator, with contrast gain control. J. Comput. Neurosc., 2009, vol. 26, no. 2, pp. 219-249. DOI: 10.1007/s10827-008-0108-4 EDN: VSEXKG
13. Чупров А.Д., Синькова В.И., Кузнецов И.В. Теории цветовосприятия. Фоторецепторный аппарат сетчатки глаза. Современные проблемы науки и образования, 2021, № 6. DOI: 10.17513/spno.31287 EDN: HVSKVX
14. Школьник-Яррос Е.Г., Калинина А.В. Нейроны сетчатки. М., Наука, 1986.
15. Говардовский В.И. Специфика физиологических и биохимических механизмов возбуждения и адаптации колбочек сетчатки. Сенсорные системы, 2015, т. 29, № 4, с. 296-308. EDN: VLAMEB
16. Pirenne M.H. Vision and the eye. London, Pilot Press, 1948.
17. Ahnelt P.K. The photoreceptor mosaic. Eye, 1998, vol. 12, no. 3, pp. 531-540. DOI: 10.1038/eye.1998.142
18. Рожкова Г.И., Белокопытов А.В., Грачева М.А. Загадки слепой зоны и кольца повышенной плотности колбочек на крайней периферии сетчатки. Сенсорные системы, 2016, т. 30, № 4, с. 263-281. EDN: XDNLRH
19. Jones L.A., Higgins G.C. Photographic granularity and graininess III. Some characteristics of the visual system of importance in the evaluation of graininess and granularity. J. Opt. Soc. Am., 1947, vol. 37, no. 4, pp. 217-263. DOI: 10.1364/josa.37.000217
20. Roorda A., Williams D.R. The arrangement of the three cone classes in the living human eye. Nature, 1999, vol. 397, no. 6719, pp. 520-522. DOI: 10.1038/17383
21. Алексеенко С.В. Структура сетчатки глаза человека: классические и современные данные. Сенсорные системы, 2019, т. 33, № 4, с. 269-286. DOI: 10.1134/S0235009219040024 EDN: TIYWDK
22. Judd D., Wyszecki G. Color in business, science, and industry. New York, Wiley, 1975.
23. Измайлов И.А., Соколов Е.Н., Черноризов А.М. Психофизиология цветового зрения. М., Изд-во МГУ, 1989.