壁画国父人为字迹自动提取方法研究的中期报告本研究的目标是针对壁画国父人物图像中的文字进行自动提取，以方便研究人员对这些壁画进行更深入的分析和研究。本篇报告主要介绍了中期成果。首先，我们收集了一批包含国父人物壁画的图像数据集，并对其进行了预处理，包括调整亮度、对比度和色彩平衡等操作，以改善图像质量。接着，我们通过手动标注的方式，对国父人物图像中出现的汉字进行了标注，从而获得了一批带有标记的数据集。然后，我们采用了基于深度学习的字母识别方法，在这批数据集上进行了实验。具体地，我们采用了一种基于卷积神经网络的模型，通过对图像进行卷积、池化和全连接操作，最终实现了对国父壁画图像中出现的汉字的识别。最后，我们对实验结果进行了评估，通过准确率、召回率和F1值等指标来评价模型的性能。结果表明，我们所提出的方法在国父壁画图像文字识别的任务中取得了较好的效果。但是，在实验过程中，我们还发现了一些挑战和问题，例如部分图像分辨率较低、文字出现位置不固定等，这些问题将在后期研究中得到更加深入的探究和解决。综上所述，本篇报告对壁画国父人为字迹自动提取方法的中期研究成果进行了详细介绍，展示了我们所提出的基于深度学习的字母识别方法在国父壁画图像文字识别的应用中的可行性和效果。