本研究では、SAM2を用いて風景画像からロゴなどの対象オブジェクトを自動抽出する手法を提案する。提案手法では、まずSAM2により画像をピクセル単位でセグメンテーションし、各領域を切り出す。次にDINOv2を用いて切り出し画像およびロゴ画像から特徴量を算出し、類似度を計算する。そして、算出した類似度およびPCAで次元削減した特徴量をSVMに入力し、ロゴを識別する。さらに、誤抽出の低減を目的としてフィルタリング処理を行い、精度の向上を図る。マクドナルドなどの風景画像を用いた実験では、最大F値が0.93、平均F値が0.84となり、本提案方式の有効性が確認された。