살피건대, 위 구성 1-4는 타겟 아이템을 분류함에 있어서 개연성 모델을 사용하는 것인데, 비교대상발명에는 이에 대응되는 구성이 전혀 기재되어 있지 않아 찾아볼 수 없다는 점에서 양 발명의 구성에는 차이가 있다. 그리고 이 사건 제1항 특허발명에서는 개연성 모델과 관련하여 ‘분류 과정에 대해, 타겟 이미지들은 첫 번째로 다중스케일 국부 특징들로 변환된다. 이렇게 추출된 특징들은 연속하여 현저한 특징들과 매치되며, 이 현저한 특징들은 개연성 모델로서 표시된다. 계산된 확률이 특정 문턱값보다 더 크면, 성공적인 매치가 선언되고 대응하는 객체 분류들의 각주들이 출력된다. 예를 들면, 사용자에 의해 옮겨진 타겟 이미지가 얼굴을 포함하는 특정 확률을 적어도 어느 수준 이상 포함하면, 그타겟 이미지와 연관될 주석들의 하나는 "얼굴"이다. 확률 문턱값들은 본 발명의 다양한 실시예들 내의 예제 이미지들 또는 아이템들로부터 학습된다는 것 역시 유의해야 한다. 본 발명의 일 실시예에서 이런 면에서의 사용자의 개입이 전혀 필요하지 않다.’고 기재하고 있는바, 이러한 효과는 비교대상발명에서는 기대하거나 예측할 수 없는 현저한 효과라고 판단된다.
비교대상발명에는 개연성모델과 관련한 분류 과정이 없어 차이가 있고 제1항 특허발명은 타겟이미지에서 특징을 추출하고 연속하여 다른 특징들과 매치하며 개연성모델을 표시할 때 특정 문턱값 이상일 것을 필요로 하고 사용자의 개입을 필요로 하지 않는 점에서 비교대상발명과 다르다.