OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别技术,利用光学技术将纸质文字资料转化为电子文字信息。这在当今这个信息时代,给人们提供了一种快捷、高效的方式进行文字输入,很快就得到大家的广泛使用。随着Android手机平台的普及和信息化进程的快速推进,OCR名片识别结合Android设备在智能电子商务管理中得到不断的应用和普及。然而,在OCR识别的过程中,除了文字和图像本身结构复杂多变,图像的清晰度还因设备图像采集的性能异化导致采集的结果有高有底,识别率受到了一定程度影响。一般地址信息包含了行政区域划分地名和具体的大厦、道路、楼层、房号等名称。结合大量实际名片地址分析发现,实际的名片地址信息存在一些地址信息描述不完整,如“梅列区徐碧一村3幢107店”,而完整地址为“福建省三明市梅列区徐碧一村3幢107店”,不利于智能化管理和应用。针对以上问题,本论文研究OCR名片地址后处理系统,旨在提高OCR地址识别率的同时提供更规范的名片地址信息,便于名片更加智能化的管理和应用。本文设计的OCR后处理系统基于Android平台,通过手机摄像头拍摄的方式采集纸质的名片,通过JNI接口技术与Android NDK编程结合进行OCR识别以及后处理,最终提供更加准确完善的地址信息。整个系统分三个部分:①图片采集过程,系统使用Android手机相机拍照采集名片图片;②OCR名片地址识别过程,这里的OCR引擎由本人所在公司提供,系统通过JNI技术集成OCR引擎并完成识别;③最后一部分就是对OCR识别结果进行后处理操作,这一步也是本文的重点内容,后处理过程主要分三个步骤:首先对引擎初步识别地址进行分词处理,采用基于字典的最大正向模糊匹配分词算法;其次对字典中匹配到的地址信息进行数据库查询,并根据地址构成规则查询关联的地址信息;最后综合数据库查询到的相关地址信息和OCR识别的候选字段表,结合地址构成规则,采用基于编辑距离的相似度算法对原字符串进行校错处理并筛选最合理结果。将后处理结果返回给UI层进行展示。实验结果表明,该系统不仅提高了OCR识别结果的正确率,而且智能的对地址信息自身进行了完善,从而得到更加有效的名片地址信息。实验表明,后处理系统对地址纠错有一定提高,而完善率则有比较明显的效果。