바운딩 박스로 OCR 결과 검증하기

OCR을 검증한다는 건 보통 문서를 직접 다시 읽는다는 뜻입니다. 느린 데다, 애초에 피하려던 그 일을 그대로 반복하는 셈이죠. 바운딩 박스는 이 흐름을 바꿉니다. 두 줄의 텍스트를 나란히 대조하는 대신, 각 값이 읽혀 온 이미지 속 그 자리로 시선을 바로 옮기면 됩니다. 맞았는지 틀렸는지가 한눈에 드러납니다.

모든 값에 함께 따라오는 두 가지 신호

space-ocr는 각 필드마다 텍스트만 돌려주지 않습니다.

• 바운딩 박스 + 방향 정점(oriented vertices) — 그 값이 어디서 읽혔는지. 박스가 페이지의 엉뚱한 곳에 찍혀 있다면, 값이 그럴듯해 보여도 일단 의심해야 합니다.
• match_ratio (0–1) — 그 값의 글자 중 얼마나가 실제로 페이지에서 발견됐는지. 엔진은 0.85 이상을 확신할 수 있는 매치로 간주하며, 그보다 낮은 값들이 곧 직접 눈으로 확인할 필드 목록이 됩니다.

둘을 합치면 검증이 곧 분류 작업(triage)이 됩니다. 매치 비율로 정렬하고, 낮은 것만 들여다보고, 각각을 박스로 확인하면 됩니다.

박스를 믿을 수 있는 이유

박스는 언어 모델이 만들어 낸 것이 아닙니다. 엔진은 추출한 각 값을 비전 OCR이 실제로 페이지에서 감지한 심볼과 글자 단위로 대조합니다 — match_ratio는 그 값의 텍스트가 거기서 얼마나 발견됐는지를 나타내는 수치입니다. (모델이 어떤 단어 토큰을 사용했는지 함께 힌트를 줄 때도, 그 힌트는 그대로 믿는 게 아니라 열·행의 일관성과 교차 검증됩니다.) 따라서 박스는 그 글자들이 페이지에 실제로 존재한다는 증거이지, 값이 있어야 할 자리를 추측해 그려 둔 것이 아닙니다. 전체 논리는 감사 추적이 가능한 문서 OCR 문서를 참고하세요.