過去の解読：先史時代のハンドステンシルの性別推定のための不確実性認識型深層学習フレームワーク

先史時代のハンドステンシルの作成者の性別を特定するための、不確実性を考慮した深層学習フレームワークを提案。従来の形態測定法の限界を克服し、精度向上を目指す。

• 先史時代のハンドステンシルの性別推定のための、不確実性認識型深層学習フレームワークを提案。
• 画像劣化や集団差に起因する不確実性を明示的にモデル化し、伝播・集約する。
• デュアル画像処理、輪郭抽出、拡張されたシルエット、アンサンブル学習を組み合わせる。
• 12の妥当なシルエット実現と、2つのアンサンブル（EfficientNet-B3, MobileViT-S）で推定。
• 同時代のデータで88%以上の精度を達成し、先史時代のステンシルには性別予測と信頼度を提供。