2021年01月，专利申请人委托我司针对国家知识产权局专利局于2020年09月23日就申请号为201910301765.1，发明名称为“一种基于深度学习的图形验证码识别方法”的专利申请驳回决定进行复审。驳回决定认为，于2020年8月14日在答复第二次审查意见中提交修改的权利要求1-6项不具备专利法第22条第3款规定的创造性。而专利申请人坚持认为此技术方案具有突出的实质性特点和显著的进步。

我司代理人接到案件后仔细阅读了申请文件、审查员下发的二次审查意见通知书和答复文件，并与发明人就此申请的技术方案进行了多次讨论与沟通，代理人结合审查员给出的对比文件，详细列出了区别技术特征，经仔细分析后发现：对比文件1中建立的约束信息集合实际是构建其生成的目标验证码的约束条件，根据构建的各种约束条件来限制生成的目标验证码的样子，其中的约束信息集合中的约束条件并不会直接体现在生成的目标验证码中，因此对比文件1中的生成的目标验证码也并不存在标注信息；而本申请中在利用上述训练好的生成式对抗网络进行验证码生成式，由于输入的是真实的验证码数据集中的图形验证码，其目标生成的也是对其输入对应的图形验证码，为了将生成的图形验证码和原始输入的验证码进行区分，利用生成式对抗网络对生成的图形验证码进行标注，基于此，代理人发现驳回决定中指出的“对比文件1中生成的模拟验证码也是存在标注信息的，即对比文件1中的约束信息就是验证码的标注信息”是有失偏颇的。且从附图1中的内容可以清晰明确的看出对比文件1的约束信息与本申请的标注信息是不同的概念，在整个方案中起到的也是不同的作用。因此，本申请和对比文件1相比，实际是用的不同的训练方法得到的具有不完全相同功能的生成式对抗网络来生成图形验证码。

针对分析结果，我司代理人在并未修改权利要求的前提下于2021年1月7号向国家知识产权局专利局复审和无效审理部提出了复审请求，在复审请求书中将上述分析后的区别进行了梳理和有理有据的阐述，但在原审查部门的前置审查程序中审查员坚持驳回决定，经国家知识产权局成立的合议组审理并认可了我司代理人提交的意见陈述，指出：权利要求1的技术方案使经训练的生成式对抗网络能够对生成的模拟验证码数据集进行自动标注，进而获取用于训练验证码识别网络的数据集，使训练得到的验证码识别模型有较好的识别效果和泛化能力，从而解决了获取大量有标注验证码数据集，人工标注大量验证码的成本过高的问题，获得了有益的技术效果。因此，权利要求1请求保护的技术方案相对于对比文件1和本领域的公知常识的结合具有突出的实质性特点和显著的进步，符合专利法第22条第3款有关创造性的规定。

仅历时2个半月，在经我司代理人和复审请求人的共同努力下取得了此案的复审成功，国家知识产权局专利局复审和无效审理部于2021年03月22日撤销了国家知识产权局在2020年09月23日对本申请作出的驳回决定。申请号为201910301765.1，发明名称为“一种基于深度学习的图形验证码识别方法”的发明专利最终成功的获得了专利权。