我司代理人接到案件后仔細閱讀了申請文件、審查員下發的二次審查意見通知書和答復文件，并與發明人就此申請的技術方案進行了多次討論與溝通，代理人結合審查員給出的對比文件，詳細列出了區別技術特征，經仔細分析后發現：對比文件1中建立的約束信息集合實際是構建其生成的目標驗證碼的約束條件
2021年01月，專利申請人委托我司針對國家知識產權局專利局于2020年09月23日就申請號為201910301765.1，發明名稱為“一種基于深度學習的圖形驗證碼識別方法”的專利申請駁回決定進行復審。駁回決定認為，于2020年8月14日在答復第二次審查意見中提交修改的權利要求1-6項不具備專利法第22條第3款規定的創造性。而專利申請人堅持認為此技術方案具有突出的實質性特點和顯著的進步。
我司代理人接到案件后仔細閱讀了申請文件、審查員下發的二次審查意見通知書和答復文件，并與發明人就此申請的技術方案進行了多次討論與溝通，代理人結合審查員給出的對比文件，詳細列出了區別技術特征，經仔細分析后發現：對比文件1中建立的約束信息集合實際是構建其生成的目標驗證碼的約束條件，根據構建的各種約束條件來限制生成的目標驗證碼的樣子，其中的約束信息集合中的約束條件并不會直接體現在生成的目標驗證碼中，因此對比文件1中的生成的目標驗證碼也并不存在標注信息；而本申請中在利用上述訓練好的生成式對抗網絡進行驗證碼生成式，由于輸入的是真實的驗證碼數據集中的圖形驗證碼，其目標生成的也是對其輸入對應的圖形驗證碼，為了將生成的圖形驗證碼和原始輸入的驗證碼進行區分，利用生成式對抗網絡對生成的圖形驗證碼進行標注，基于此，代理人發現駁回決定中指出的“對比文件1中生成的模擬驗證碼也是存在標注信息的，即對比文件1中的約束信息就是驗證碼的標注信息”是有失偏頗的。且從附圖1中的內容可以清晰明確的看出對比文件1的約束信息與本申請的標注信息是不同的概念，在整個方案中起到的也是不同的作用。因此，本申請和對比文件1相比，實際是用的不同的訓練方法得到的具有不完全相同功能的生成式對抗網絡來生成圖形驗證碼。
針對分析結果，我司代理人在并未修改權利要求的前提下于2021年1月7號向國家知識產權局專利局復審和無效審理部提出了復審請求，在復審請求書中將上述分析后的區別進行了梳理和有理有據的闡述，但在原審查部門的前置審查程序中審查員堅持駁回決定，經國家知識產權局成立的合議組審理并認可了我司代理人提交的意見陳述，指出：權利要求1的技術方案使經訓練的生成式對抗網絡能夠對生成的模擬驗證碼數據集進行自動標注，進而獲取用于訓練驗證碼識別網絡的數據集，使訓練得到的驗證碼識別模型有較好的識別效果和泛化能力，從而解決了獲取大量有標注驗證碼數據集，人工標注大量驗證碼的成本過高的問題，獲得了有益的技術效果。因此，權利要求1請求保護的技術方案相對于對比文件1和本領域的公知常識的結合具有突出的實質性特點和顯著的進步，符合專利法第22條第3款有關創造性的規定。
僅歷時2個半月，在經我司代理人和復審請求人的共同努力下取得了此案的復審成功，國家知識產權局專利局復審和無效審理部于2021年03月22日撤銷了國家知識產權局在2020年09月23日對本申請作出的駁回決定。申請號為201910301765.1，發明名稱為“一種基于深度學習的圖形驗證碼識別方法”的發明專利最終成功的獲得了專利權。
