verification
用边界框验证 OCR 输出结果
不使用固定置信度阈值，而是通过 review.flagged 以及 cells[path] 中的 box、quad 和复核原因验证 OCR 结果。
5 分钟阅读· 2026-08-31
验证 OCR 通常意味着你得自己把整份文档再读一遍——既慢，又恰恰是你本想省掉的活儿。边界框改变了这个流程：你不必逐列对照两栏文字，而是让目光直接跳到图像上读取每个值的那个位置。对还是错，一眼就能看出来。
每个值关联的验证信息
业务数据位于 data.values，位置与验证元数据位于 data.cells[path]。cell 可包含 box、quad、verified、review 和辅助 evidence。
不要用固定 match ratio 阈值生成复核队列。应读取 data.review.flagged，再通过每项的 path 打开 data.cells[path]，显示位置和复核原因。match ratio 只是 evidence 中的诊断信号。
坐标是证据，而不是正确性的保证
坐标来自抽取文字与页面 OCR 观测结果的交叉匹配，并非语言模型猜出的方框。因此可用 box、quad 和 evidence.printed_text 对照原文。但两个过程仍可能产生相同误读。详见具备审计追踪的文档 OCR。
- 读取复核队列读取 POST /ocr/fields 返回的 data.review.flagged。
- 解析每个 path通过 path 打开 data.cells[path] 并显示 review reasons。
- 对照原始位置按照 data.image 的坐标框架绘制 box 或 quad，对照 data.values 与印刷原文。
- 修正并执行下游验证按文档化流程修正，并保留格式、范围、算术和业务规则检查。
坐标如何帮助验证 OCR？
box 或 quad 可直接定位原文区域；review.flagged 给出待检查 path，cells[path].review 给出原因。
可靠的 match ratio 阈值是多少？
公开 API 没有用于人工复核的固定阈值。请使用 review.flagged 和 cells[path].review，将 evidence.match_ratio 作为辅助诊断信息。
verified 是否保证结果正确？
不能。两个处理过程可能产生相同误读，仍应结合格式、范围、枚举、算术和业务规则验证。
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