機械学習を用いたオブジェクト領域の自動抽出は重要な課題となっている。しかし、限られたデータセットからの効果的な学習が難しく、大量のデータ収集に多くの時間やコストがかかる。このことから、本研究では1枚の特定ロゴ（学習用データ）に対するオーバーサンプリングとしての複数の画像変換手法とそれに基づく分類器の構築、及び誤検出に対する対象領域の類似度を用いたフィルタリング手法を提案する。