该论文提出了一种从矢量图中高精度自动提取数据并进行取证验证的方法。在现代科学与工程文献中，越来越多的定量结果以图形（如散点图、线图）而非文本或表格形式呈现。传统上，读者若需要图形背后的原始数值，只能手动重新数字化，过程缓慢、不精确，且无法证明结果的忠实性。然而，当图形以矢量格式（如PDF、SVG、EPS）存储时，其数据并非被图片近似，而是编码于其中——渲染器以远超数据本身精度的打印精度绘制每个标记和顶点。作者利用这一特性，针对手工数字化的三个缺陷提出了三项贡献：第一，建立精度理论，给定渲染器和导出格式，界定数据恢复的极限精度——对于matplotlib标记可达位精确float32，整体端到端可达受校准限制的三到四位有效数字。第二，开发自动提取器，无需人工干预即可一次解码图形，取代传统数字化仪所需的逐点追踪。第三，提出验证理论：除一个特征化的、趋近于零的极小区间外，数据恢复是单射的；不同数据集意外一致的概率极低；重渲染证书将恢复值与图形中的标记、线条、刻度而非文本绑定，使结果具有不可抵赖性。在恢复过程中未使用任何真实数据的情况下，解码图形与外部档案匹配良好（Planck 2018到10^-9，Keeling CO2记录到5×10^-4），且一个解码图形独立重现了Chinchilla标度律置信区间的修正。论文还映射了常见渲染器及其PDF、SVG、EPS格式下的可达精度。该方法提供经过认证的数据，特定数据集本身的科学意义不在论文范围内，恢复结果仅作为人工审查的候选，而非指控。该研究对于科学数据复现、学术不端检测、以及数字取证具有重要价值。