S.H. Lee, M.K. Sohn, D.J. Kim, B. Kim, and H. Kim, "Smart TV interaction system using face and hand gesture recognition," in Proc.ICCE, Las Vegas, NV, 2013, pp. 173-174
S. S. Rautaray, and A. Agrawal, "Vision based hand gesture recognition or human computer interaction: a survey,"
Artificial Intelligence Review, vol. 43, no. 1, pp. 1-54, 2015.
А. В. Чуйков , А. М. Вульфин. Система распознавания жестов на основе нейросетевых технологий.-Вестник Угату , 2017- 21б.
А. Ж. Асамбаев. Жасанды интеллект негіздері : Оқулық. Алматы, ЖШС РПБК «Дәуір»,2011 ж. – 136 б.
А.А. Пак , А.Б. Джаксылыкова. Дөңес жиындардағы үдемелі оңтайландыру әдістеріне шолу : Вестник,2018 июнь -Том 15, Выпуск 2 - С 65-100.
Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными – Диалектика,2017 – 98б.
Библиотека Keras. Свёрточный слой [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: https://keras.io/layers/convolutional/.
Библиотека Keras. Слой пуллинга [Электронный ресурс] Режим доступа:URL: https://keras.io/layers/pooling/.
Выбор функции активации и обучение нейронной сети [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: https://monographies.ru/ru/book/section?id=2465.
Как работает сверточная нейронная сеть: архитектура, примеры, особенности [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/glubokaya-svertochnajanejronnaja-set/
Н.Х.Фан, Т.Т. Буй, В.Г. Спицын. Распознавание жестов на видеопоследовательности в режиме реального времени на основе приминения метода Виолы-Джонса, алгоритма Camshift, Вейвлетпреобразования и метода главных компонентов –Вестник, 2013 - С 103-130.
Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: https://habr.com/ru/post/348000/.
