Återuppbyggnad av fragmenterade dokument är fortfarande en stor utmaning. Att skapa ett bättre återuppbyggnadssystem för dokument gör det inte bara möjligt att återvinna information som av misstag gått förlorad utan också att förstå våra begränsningar mot motståndares försök att få tillgång till information. Befintliga metoder för att rekonstruera strimlade dokument antar antingen en övervägande manuell (t.ex. crowd-sourcing) eller en nära automatisk metod. Vi beskriver Deshredder, ett visuellt analytiskt tillvägagångssätt som skalar väl och effektivt införlivar användarinput för att styra återuppbyggnadsprocessen. Deshredder representerar strimlade bitar som tidsserie och använder närmaste granne matchande tekniker som gör det möjligt att matcha både konturer av strimlade bitar samt innehållet i strimlor själva. Ännu viktigare är att Deshredders gränssnitt stöder visuell analys genom användarinteraktion med likhetsmatriser samt montering på högre nivå genom mer komplexa sömfunktioner. Vi identifierar en funktionell uppgift taxonomi som leder till designöverväganden för att bygga deshredding lösningar, och beskriver hur Deshredder applicerar på problem från DARPA Shredder Challenge genom expertutvärderingar.
Butler m.fl. presenterade en visuell analys för att rekonstruera strimlade dokument REF.
The Deshredder: A visual analytic approach to reconstructing shredded documents
{'venue': '2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'journal': '2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}