【事件の表示】
　特願２００２−１２８４９３「画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年１１月１４日出願公開、特開２００３−３２３６１８〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、平成１４年４月３０日の出願であって、平成１９年１１月２０日付けで拒絶査定がされ、これに対し、同年１２月２６日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、平成２０年１月１６日付けで手続補正がなされたものである。
　
第２　平成２０年１月１６日付けの手続補正についての補正却下の決定
〔補正却下の決定の結論〕
　平成２０年１月１６日付けの手続補正を却下する。
　
〔理由〕
１．本件補正
　平成２０年１月１６日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）は、明細書についてするもので、特許請求の範囲については、請求項１及び１１について補正前に、
「【請求項１】　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正手段と、
　前記濃淡補正がされた前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の近接する部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度位置探索手段と、
　前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索手段により探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算手段と、
　与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する判定手段とを備え、
　前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む、画像照合装置。
　　【請求項１１】　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正ステップと、
　前記濃淡補正がされた前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度探索ステップと、
　前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索ステップにおいて探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から前記２つの指紋画像の類似度を計算して出力する類似度計算ステップと、
　前記類似度計算ステップにおいて出力された前記類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する判定ステップとを備え、
　前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む、画像照合方法。」
とあったものを、
「【請求項１】　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正手段と、
　前記濃淡補正がされた前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の近接する部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度位置探索手段と、
　前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索手段により探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算手段と、
　与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する判定手段とを備え、
　前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む、画像照合装置。
　　【請求項１１】　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正ステップと、
　前記濃淡補正がされた前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度探索ステップと、
　前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索ステップにおいて探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から前記２つの指紋画像の類似度を計算して出力する類似度計算ステップと、
　前記類似度計算ステップにおいて出力された前記類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する判定ステップとを備え、
　前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む、画像照合方法。」
と補正しようとするものである。
　
２．補正の適否
　本件補正前の特許請求の範囲の請求項１及び１１の記載と本件補正により補正された特許請求の範囲の請求項１及び１１の記載とをそれぞれ対比すると、本件補正には、特許請求の範囲の補正として以下の補正事項（１）ないし（３）が含まれる。
　
（１）補正前の請求項１に係る発明の「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正手段」を「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正手段」とする補正。
（２）補正前の請求項１に係る発明の「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む」を「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む」とする補正。
（３）請求項１に係る発明に対応する方法の発明である請求項１１に係る発明において、上記（１）及び（２）に記載した補正と同様の内容の補正。
　
２．１　特許法第１７条の２第３項に規定する要件についての検討
　まず、上記補正事項（１）ないし（３）の補正が、特許法第１７条の２第３項に規定する要件（新規事項の追加）を満たしているか否かについて検討する。
　
　願書に最初に添付した明細書又は図面（以下、「当初明細書等」という。）には、以下の（ア）ないし（オ）が記載されている。
　
（ア）「【００１６】
　ここで、２つの画像は、指紋画像であってよい。この場合には、指紋画像は画像中の任意の部分領域がその指紋を特徴付ける隆線数・方向・幅やその変動などの情報を含んでおり、同一指紋から採取された別の指紋画像中でも部分領域が多くの場合同じ位置にマッチングするという特性が利用されることになる。」
　
（イ）「【００６１】
（〜中略〜）画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。（〜後略）」
　
（ウ）「【００６５】
　次に制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指紋自体の乾燥度合いや指を押し付ける圧力に対して各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、入力画像データに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、メモリ１０２に格納された画像ＡとＢに施す。」
　
（エ）「【０１９９】
　上述の各実施の形態は、図２６に示されるように、実際の指紋画像の部分領域中には隆線の方向・湾曲の度合い、隆線毎に異なる隆線幅、同じ隆線でも一定ではない幅、一定でない隆線間の間隔といった特徴をもつために、指紋画像から取出される任意の部分領域に関して、その部分領域がマニューシャを含むか否かにかかわらず、その指紋を同定するための非常に多くの特徴を含んでいるという特性を利用する。」
　
（オ）図２６の記載から見て「指紋画像の部分領域中には、複数の隆線が含まれている。」
　
　上記（イ）及び（ウ）の記載に基づくと、上記補正事項（１）の補正である補正前の請求項１に係る発明の「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正手段」を「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正手段」とする補正は、当初明細書等に記載した事項の範囲内においてした補正である。
　同様に、上記補正事項（３）の補正のうち、上記補正事項（１）の補正に対応する補正についても、当初明細書等に記載した事項の範囲内においてした補正である。
　
　上記（ア）には、指紋画像は画像中の任意の部分領域がその指紋を特徴付ける隆線数の情報を含むことが記載されており、上記（オ）に記載のように、指紋画像の部分領域中には、複数の隆線が含まれていることから、部分領域には、指紋を特徴付ける本数の隆線が含まれていることは明らかであり、上記補正事項（２）において記載した補正前の請求項１に係る発明の「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む」ことは上記（ア）及び（オ）の記載に基づくと自明な事項であるが、上記（ア）、（エ）及び（オ）の記載に基づいても上記補正事項（２）において記載した補正後の「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む」こと、すなわち、指紋画像中の任意の部分領域がその指紋を特徴付ける隆線の情報として、所定範囲（例えば、３本ないし５本の範囲）の隆線数を含むことは、記載されていないし、自明でもない。
　また、当初明細書等のその余の記載を見ても、上記補正事項（２）において記載した補正後の「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む」ことは、記載されていないし、自明でもない。
　同様に、上記補正事項（３）の補正のうち上記補正事項（２）の補正に対応する補正についても、当初明細書等には記載されていないし、当初明細書等の記載から見て自明でもない。
　
　したがって、上記補正事項（２）及び上記補正事項（３）のうち上記補正事項（２）の補正に対応する補正は、特許法第１７条の２第３項の規定に違反するものである。
　
２．２　特許法第１７条の２第４項各号に規定する要件についての検討
　次に、仮に上記補正事項（２）及び上記補正事項（３）のうち上記補正事項（２）の補正に対応する補正の内容が、当初明細書等に記載されているとした場合に、上記補正事項（１）ないし（３）の補正が、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法（以下、「平成１８年改正前特許法」という。）第１７条の２第４項各号に規定する
　一　第三十六条第五項に規定する請求項の削除
　二　特許請求の範囲の減縮（第三十六条第五項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであつて、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の当該請求項に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるものに限る。）
　三　誤記の訂正
　四　明りようでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）　
の各要件を満たしているか否かについて検討する。
　
　上記補正事項（１）ないし（３）の補正が、上記平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第１、３及び４号にそれぞれ規定する請求項の削除、誤記の訂正及び明りようでない記載の釈明の何れの要件をも目的とするものでないことは明らかである。
　
　上記補正事項（１）及び上記補正事項（３）のうち上記補正事項（１）の補正に対応する補正は、「濃淡補正」に関して、補正後に「前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための」という限定を行ったものであり、それによって産業上の利用分野及び解決しようとする課題は変わらないから、上記平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第２号に規定する特許請求の範囲の減縮に該当する。
　
　上記補正事項（２）及び上記補正事項（３）のうち上記補正事項（２）の補正に対応する補正は、「指紋を同定するための」「隆線数」に関して、補正前の「所定の」から補正後に「所定範囲の」という限定を行ったものであり、それによって産業上の利用分野及び解決しようとする課題は変わらないから、上記平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第２号に規定する特許請求の範囲の減縮に該当する。
　
　したがって、上記補正事項（１）ないし（３）の補正は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項各号のうち、第２号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
２．３　特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項に規定する要件についての検討
　上記２．２で検討したように、仮に上記補正事項（２）及び上記補正事項（３）のうち上記補正事項（２）の補正に対応する補正の内容が、当初明細書等に記載されているとした場合、上記補正事項（１）ないし（３）の補正は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当するから、本件補正後における特許請求の範囲に記載されている事項により構成される発明が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（平成１８年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項に規定する要件を満たすか）否かを、請求項１に係る発明（以下、「本願補正発明」という。）について以下に検討する。
　
ア．刊行物の記載事項
＜刊行物１＞
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願出願前に頒布された刊行物である特開２００１−３０７０９３号公報（以下、「刊行物１」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　
（ア）「【０００１】
　　【発明の属する技術分野】
　本発明は、例えば指紋画像データの照合を行うための画像データ照合装置、画像データ照合方法、及び画像データ照合処理プログラムを記憶した記憶媒体に関する。」
　
（イ）「【００２４】
　（第１実施形態）
　図１は本発明の画像データ照合装置の実施形態に係る指紋データ照合装置の電子回路の構成を示すブロック図である。
　　　【００２５】
　この指紋データ照合装置は、制御部（ＣＰＵ）１１、記憶装置１２、ＲＡＭ１３、イメージ読み取り装置１４、表示部１５、入力部１６、記憶媒体読み取り部１８、伝送制御部１９より構成され、バス１７を介して相互に接続されている。」
　
（ウ）「【００２９】
　イメージ読み取り装置１４は、被験者の登録指紋画像や照合指紋画像を取得（採取）するための装置であり、例えば、イメージスキャナ装置やＣＣＤ（電荷結合素子）などのイメージセンサである。」
　
（エ）「【００３４】
　読み取り画像メモリ１３ａには、イメージ読み取り装置１４により読み取られた被験者の指紋の画像データが多階調画像として一時記憶される。
　　　【００３５】
　照合指紋画像メモリ１３ｂには、イメージ読み取り装置１４により読み取られた照合すべき被験者の指紋の画像データが多階調画像として記憶されるもので、この照合指紋画像データは、前記記憶装置１２に記憶登録された登録指紋画像データの画素数，画素ピッチに合わせて正規化されて記憶される。」
　
（オ）「【００３７】
　登録指紋位置メモリ１３ｄには、前記記憶装置１２に記憶登録された登録指紋画像データＡに対しテンプレートとして定義された複数の矩形領域Ａｉそれぞれの定義位置を示す座標データか、又は前記照合指紋画像メモリ１３ｂに記憶された照合指紋画像データＢに対し複数の矩形領域ｂｉがテンプレートとして定義された際にそのそれぞれの部分画像と最大の相関係数が算出される前記登録指紋画像データＡ上での複数の矩形領域ａｉが検出され、この登録指紋画像データＡ上での複数の検出矩形領域ａｉそれぞれの位置を示す座標データが記憶される。
【００３８】
　照合指紋位置メモリ１３ｅには、前記記憶装置１２に記憶登録された登録指紋画像データＡに対し複数の矩形領域Ａｉがテンプレートとして定義された際にそのそれぞれの部分画像と最大の相関係数が算出される前記照合指紋画像データＢ上での複数の矩形領域Ｂｉが検出され、この照合指紋画像データＢ上での複数の検出矩形領域Ｂｉそれぞれの位置を示す座標データか、又は前記照合指紋画像メモリ１３ｂに記憶された照合指紋画像データＢに対しテンプレートとして定義された複数の矩形領域ｂｉそれぞれの定義位置を示す座標データが記憶される。」
　
（カ）「【００４０】
　図３は前記指紋データ照合装置の第１実施形態の指紋照合処理プログラムの実行に伴う動作機能の構成を示すブロック図である。
　　　【００４１】
　この指紋データ照合装置における動作機能の機能ブロックでは、前記図１，図２における電子回路の対応構成部分を括弧書きの符号にして示す。
　　　【００４２】
　指紋データ入力部２１は、イメージ読み取り装置１４や読み取り画像メモリ１３ａ，照合指紋画像メモリ１３ｂを含んでなり、登録すべき指紋画像や照合すべき指紋画像を多階調画像として入力するもので、この指紋データ入力部２１により入力された登録指紋画像データＡは登録指紋データ記憶部２２に与えられて記憶装置１２に記憶登録され、また、照合指紋画像データＢは照合処理部２３内の回転変換処理部２４に与えられる。
　　　【００４３】
　前記登録指紋データ記憶部２２により記憶登録された登録指紋画像データＡは、照合処理部２３内のテンプレート配置処理部２５又は最大相関領域検出処理部２６に与えられる。
　　　【００４４】
　照合処理部２３は、制御部（ＣＰＵ）１１，記憶装置１２内の指紋照合処理プログラム、照合指紋回転画像メモリ１３ｃ，登録指紋位置メモリ１３ｄ，照合指紋位置メモリ１３ｅ，回転角メモリ１３ｆを含んでなる。
（〜中略〜）
　　　【００４６】
　テンプレート配置処理部２５は、前記登録指紋データ記憶部２２に記憶登録された登録指紋画像データＡに対し、複数の矩形領域Ａｉ［ｉ＝１〜Ｎ：Ｎ≧２の整数（この場合Ｎ＝５）］をテンプレートとして定義して配置するか（図６（ａ）参照）、又は前記回転変換処理部２４により角度θｍで回転変換された照合指紋画像データＢに対し、複数の矩形領域ｂｉ［ｉ＝１〜Ｎ：Ｎ≧２の整数（この場合Ｎ＝５）］をテンプレートとして定義して配置する（図８（ｂ）参照）もので、このテンプレート配置処理部２５において登録指紋画像データＡ上に配置された複数の矩形領域Ａｉのそれぞれに対応する範囲の部分画像データ、又は照合指紋画像データＢ上に配置された複数の矩形領域ｂｉのそれぞれに対応する範囲の部分画像データは、最大相関領域検出処理部２６に与えられる。
　　　【００４７】
　最大相関領域検出処理部２６は、前記テンプレート配置処理部２５において登録指紋画像データＡに対し複数の矩形領域Ａｉが配置された場合には、その矩形領域Ａｉそれぞれに対応する部分画像を、回転変換処理部２４において角度θｍで回転変換された照合指紋画像データＢ上で走査させながら、当該各矩形領域Ａi内の画素データとそれに対応する照合指紋画像データＢ内の画素データとを用いて相関係数を計算し、その相関係数が最大となる複数の領域（最大相関領域）Ｂiを照合指紋画像データＢ上から検出し（図６参照）、又は前記テンプレート配置処理部２５において回転変換後の照合指紋画像データＢに対し複数の矩形領域ｂｉが配置された場合には、その矩形領域ｂｉそれぞれに対応する部分画像を、登録指紋画像データＡ上で走査させながら、当該各矩形領域ｂi内の画素データとそれに対応する登録指紋画像データＡ内の画素データとを用いて相関係数を計算し、その相関係数が最大となる複数の領域（最大相関領域）ａiを登録指紋画像データＡ上から検出する（図８参照）。
　　　【００４８】
　そして、前記テンプレート配置処理部２５において登録指紋画像データＡに対し複数の矩形領域Ａｉが配置された場合には、その登録指紋画像データＡ上の矩形領域Ａｉそれぞれの位置を示す座標データと、最大相関領域検出処理部２６により回転変換後の照合指紋画像データＢ上で検出された複数の最大相関領域Ｂｉそれぞれの位置を示す座標データとが、照合判定処理部２７に与えられ、また、前記テンプレート配置処理部２５において回転変換後の照合指紋画像データＢに対し複数の矩形領域ｂｉが配置された場合には、その照合指紋画像データＢ上の矩形領域ｂｉそれぞれの位置を示す座標データと、最大相関領域検出処理部２６により登録指紋画像データＡ上で検出された複数の最大相関領域ａｉそれぞれの位置を示す座標データとが、照合判定処理部２７に与えられる。
　　　【００４９】
　照合判定処理部２７は、前記テンプレート配置処理部２５において登録指紋画像データＡに対し複数の矩形領域Ａｉが配置された場合には、当該テンプレート配置処理部２５から与えられた登録指紋画像データＡ上での矩形領域Ａｉそれぞれの位置を示す座標データと、前記最大相関領域検出処理部２６により検出された複数の最大相関領域Ｂｉそれぞれの位置を示す座標データとに基づき、登録指紋画像データＡにおける矩形領域Ａｉの配置位置分布（相互位置関係）と回転後照合指紋画像データＢにおける検出領域Ｂｉの位置分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から登録指紋画像と照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価する。また、前記テンプレート配置処理部２５において回転後照合指紋画像データＢに対し複数の矩形領域ｂｉが配置された場合には、当該テンプレート配置処理部２５から与えられた回転後照合指紋画像データＢ上での矩形領域ｂｉそれぞれの位置を示す座標データと、前記最大相関領域検出処理部２６により検出された複数の最大相関領域ａｉそれぞれの位置を示す座標データとに基づき、回転後照合指紋画像データＢにおける矩形領域ｂｉの配置位置分布（相互位置関係）と登録指紋画像データＡにおける検出領域ａｉの位置分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から登録指紋画像と照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価する。そして、この照合判定処理部２７により得られた登録指紋画像と照合指紋画像との同一性の判定評価結果は、照合結果表示部２８に与えられて表示される。」
　
（キ）「【００５０】
　次に、前記構成による指紋データ照合装置における第１実施形態の指紋照合機能について説明する。
　　　【００５１】
　図４は前記指紋データ照合装置の第１実施形態の指紋照合処理（その１）を示すフローチャートである。
　　　【００５２】
　図５は前記指紋データ照合装置の第１実施形態の指紋照合処理（その２）を示すフローチャートである。
　　　【００５３】
　図６は前記指紋データ照合装置の指紋照合処理に伴う登録指紋画像Ａ上でのテンプレート領域Ａｉの配置位置分布と照合指紋画像Ｂ上での最大相関領域Ｂｉの検出位置分布との対比状態を示す図である。
　　　【００５４】
　図７は前記指紋データ照合装置の指紋照合処理に伴いＲＡＭ１３内の登録指紋位置メモリ１３ｄと照合指紋位置メモリ１３ｅとにそれぞれ格納されるテンプレート位置と最大相関領域検出位置との各位置データを示す図である。
　　　【００５５】
　図８は前記指紋データ照合装置の指紋照合処理に伴う照合指紋画像Ｂ上でのテンプレート領域ｂｉの配置位置分布と登録指紋画像Ａ上での最大相関領域ａｉの検出位置分布との対比状態を示す図である。
　　　【００５６】
　図９は前記指紋データ照合装置の指紋照合処理に伴いＲＡＭ１３内の照合指紋位置メモリ１３ｅと登録指紋位置メモリ１３ｄとにそれぞれ格納されるテンプレート位置と最大相関領域検出位置との各位置データを示す図である。
　　　【００５７】
　指紋データ入力部２１におけるイメージ読み取り装置１４により読み取られた登録すべき被験者の指紋画像Ａが、登録指紋データ記憶部２２における記憶装置１２内に予め記憶されて登録されている状態で、照合すべき被験者の指紋画像がイメージ読み取り装置１４により読み取られると、ＲＡＭ１３内の読み取り画像メモリ１３ａに書き込まれると共に、照合指紋画像メモリ１３ｂに転送されて記憶される。
（〜中略〜）
　　　【００５９】
　すると、テンプレート配置処理部２５において、登録指紋データ記憶部２２における記憶装置１２に記憶された多階調の登録指紋画像Ａに対し、図６（ａ）に示すように、複数の矩形テンプレート領域Ａi［ｉ＝１〜Ｎ：Ｎ≧２の整数（この場合Ｎ＝５）］が定義されて配置され、図７（Ａ）に示すように、その各テンプレート領域Ａｉの位置を示す座標データが登録指紋位置メモリ１３ｄに記憶される（ステップＳ２）。
　　　【００６０】
　すると、照合処理部２３内の最大相関領域検出処理部２６において、前記登録指紋画像Ａに対し定義配置された各矩形テンプレート領域Ａｉに相当する部分画像が、前記回転変換処理部２４においてθｍ回転後に照合指紋回転画像メモリ１３ｃに記憶された照合指紋画像Ｂ上で水平方向及び垂直方向に１画素ずつラスター走査されながら、順次該テンプレートＡｉ内の全ての画素データとそれに対応する照合指紋画像Ｂ内の画素データとを用いた相関係数が計算される。そして、その相関係数が最大となる照合指紋画像Ｂ内の領域Ｂｉが、図６（ｂ）に示すように検出され、図７（Ｂ）に示すように、その各最大相関領域Ｂｉの検出位置を示す座標データが照合指紋位置メモリ１３ｅに記憶される（ステップＳ３，Ｓ４）。なお、相関係数の算出については後述する。
　　　【００６１】
　この登録指紋画像Ａ上に定義した各矩形テンプレート領域Ａｉの画像データを基準とする回転後照合指紋画像Ｂ上での最大相関係数の算出及びその領域Ｂｉの検出は、各矩形テンプレート領域Ａｉ毎に順次行われ（ステップＳ３〜Ｓ５）、全ての矩形テンプレート領域Ａｉにそれぞれ最大の相関係数を有する照合指紋画像Ｂ上の各領域Ｂｉが検出されたと判断されると、照合処理部２３内の照合判定処理部２７において、図６に示すように、登録指紋画像Ａ内に定義した前記複数の矩形テンプレート領域｛Ａi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）と照合指紋画像Ｂ上から検出した前記複数の領域｛Ｂi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）とが比較され、該登録指紋Ａと照合指紋Ｂの同一性が評価される（ステップＳ５→Ｓ６）。
　　　【００６２】
　すなわち、この照合判定処理（ステップＳ６）では、登録指紋画像Ａに配置された矩形テンプレート領域Ａ１と照合指紋画像Ｂ上で検出された最大相関矩形領域Ｂ１の各画像上の位置を特定する座標Ａ１（Ｘ０，Ｙ０）、Ｂ１（ＸＤ０，ＹＤ０）を基準座標とし、登録指紋画像Ａに配置された各矩形テンプレート領域Ａ２〜Ａ５と照合指紋画像Ｂ上で検出された各最大相関矩形領域Ｂ２〜Ｂ５それぞれの各画像上の位置を特定する座標Ａ２（Ｘ１，Ｙ１）〜Ａ５（Ｘ４，Ｙ４）、Ｂ２（ＸＤ１，ＹＤ１）〜Ｂ５（ＸＤ４，ＹＤ４）について、Ａ１とＡ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５との各相対距離とＢ１とＢ２，Ｂ３，Ｂ４，Ｂ５との各相対距離との違いであるΔｉ（ｉ＝１，２，３，４）を、次式に基づいて算出する。
　　　【００６３】
　　【数１】
Δｉ＝｜（（Ｘｉ―Ｘ０）−（ＸＤｉ―ＸＤ０），（Ｙｉ−Ｙ０）―ＹＤｉ―ＹＤ０））｜
　　　【００６４】
　そして、算出された全てのΔｉが所定値内に収まるか否かを判定し、全てが収まれば登録指紋Ａと照合指紋Ｂとは一致すると判定し、一方、そうでない場合には登録指紋Ａと照合指紋Ｂとは一致しないと判定する（ステップＳ７）。なお、ここで用いられる所定値は、例えば、複数人より取得した指紋画像データよりΔｉを実際に計算し、その計算結果の分布に基づいて所望の照合精度が得られる値とする。
　　　【００６５】
　ここで、登録指紋Ａと照合指紋Ｂとが同一指紋であると判定された場合には、前記一連の照合処理は終了され、照合結果表示部２８（１５）により登録指紋Ａと照合指紋Ｂとが同一指紋であることが表示される（ステップＳ７→終わり）。」
　
（ク）図６及び図８の記載から見て、「各矩形テンプレート領域Ａｉのそれぞれは、近接しており、各矩形テンプレート領域Ｂｉのそれぞれも、近接している。」
　
（ケ）図６及び図８の記載から見て、「各矩形テンプレート領域Ａｉ及びＢｉには、複数の隆線が含まれている。」
　
　上記（ア）ないし（ケ）の記載事項及び図面を勘案すると、刊行物１には、次の発明（以下、「刊行物１発明」という。）が記載されていると認められる。
　
「登録指紋画像と照合指紋画像とを、多階調画像としてそれぞれ入力する指紋データ入力部２１のイメージ読み取り装置１４と、
　前記登録指紋画像と照合指紋画像のうちの一方の指紋画像内にテンプレート配置処理部２４により配置された、複数の近接する指紋画像の部分画像で矩形領域である矩形テンプレートＡｉのそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の相関係数を有する、指紋画像の部分画像で矩形領域である矩形テンプレートＢｉの座標を検出する最大相関領域検出処理部２６と、
　前記登録指紋画像内に定義した複数の矩形テンプレート領域｛ａi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）と前記照合指紋画像上から検出した複数の領域｛ｂi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から前記登録指紋画像と前記照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価する照合判定処理部２７とを備え、
　前記矩形テンプレートＡｉ及びＢｉは、複数の隆線を含む、画像データ照合装置。」
　
＜刊行物２＞
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願出願前に頒布された刊行物である特開平６−２７４６０１号公報（以下、「刊行物２」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　
（コ）「【００１４】
　図１は、本発明の原理構成図を示す。図１において、指紋センサ１は、利用者の指から指紋を読み取って画像を生成するものである。
【００１５】
　濃淡画像記憶装置２は、指紋センサ１によって指から読み取った濃淡の画像を記憶するものである。二値化回路３は、濃淡画像記憶装置２から読み出した指紋の濃淡の画像を所定閾値で２値化するものである。
【００１６】
　二値化像記憶装置４は、二値化回路３によって二値化した後の指紋の画像を記憶するものである。細線化回路５は、二値化像記憶装置４から読み出した指紋の画像について、太い部分を中央の線で代表して細線化を行なうものである。
【００１７】
　細線化像記憶装置６は、細線化回路５によって細線化した後の指紋の画像を記憶するものである。特徴点検出回路７は、細線化像記憶装置６から読み出した細線化した指紋の画像から特徴点（端点、分岐点）を検出（抽出）するものである。
【００１８】
　特徴点記憶装置８は、特徴点検出回路７によって検出した指紋の特徴点（端点、分岐点）およびその座標などを記憶するものである。登録用窓検出回路９は、特徴点記憶装置８から読み出した特徴点の座標を中心に、所定サイズの矩形の窓内の指紋の２値画像を二値化像記憶装置４から読みだしたりなどするものである。そして、この特徴点の座標（窓の左上の座標など）および窓内の２値化像を辞書１０に利用者ＩＤ（辞書ＩＤなど）に対応づけて登録する。
【００１９】
　辞書１０は、利用者ＩＤに対応づけて指紋のデータ（窓の座標および窓内の画像）を予め登録した辞書である。位置合わせ回路１１は、辞書１０から読み出した指紋のデータのうちの、位置合わせ用窓を、指から読み取った２値化像上で走査してパターンマッチングを行って一致させるものである。
【００２０】
　照合回路１２は、辞書１０から読み出した指紋のデータの窓の座標および窓内の画像をもとに、指から読み取った画像上を走査してパターンマッチングを行って一致するか否かを照合するものである。
【００２１】
　補正ベクトル比較回路１３は、各窓の補正ベクトルを比較して不揃いのときに一致とみなさずに、一致した窓数から除いたりするものであって、求めた補正ベクトルを比較して所定閾値（所定の定数値あるいは他の窓の補正ベクトルの平均値を元に定めた所定値）以上のときに不一致とみなし、この不一致とみなした窓を除いたりなどするものである（図４、図５を用いて後述する）。
【００２２】
　一致窓数減点回路１４は、補正ベクトル比較回路１３によって不一致とみなされた窓の数を減点するものである。次に、図２のフローチャートに示す順序に従い、図１の構成の動作を詳細に説明する。
【００２３】
　図２において、Ｓ１は、濃淡画像を入力する。これは、利用者の指から指紋センサ１によって指紋の濃淡画像を入力する。Ｓ２は、二値化する。これは、二値化回路３がＳ１で入力した濃淡画像を所定閾値で二値化して二値画像を生成する。
【００２４】
　Ｓ３は、細線化する。これは、Ｓ２で生成した二値画像について、線の太い部分を中央の線で代表させる細線化を行なう。Ｓ４は、特徴点抽出する。これは、Ｓ３で細線化した後の画像から、特徴点（端点、分岐点）を抽出する。
【００２５】
　Ｓ５は、窓の登録を行なう。これは、Ｓ４で抽出した特徴点を中心に所定サイズの矩形の窓を設け、この窓の座標（例えば左上の座標）などの登録を行なう。Ｓ６は、辞書出力する。これは、Ｓ５で登録した窓の座標と、当該窓内の画像を一緒に、辞書ＩＤ（利用者ＩＤ）に対応づけて辞書１０に、例えば図３の（ｂ）に示すように登録する。ここでは、１から６の窓について、各窓の座標（例えば左上の座標）および窓内の画像を一緒に、辞書ＩＤ（利用者ＩＤ）に対応づけてそれぞれ登録する。
【００２６】
　以上によって、利用者の指から読み取った指紋の画像を２値化、細線化、特徴点抽出、窓の設定を行い、辞書ＩＤ（利用者ＩＤ）に対応づけて窓の座標および窓内の画像を対にして辞書１０に登録する。これにより、本人確認するための指紋のパターンが辞書１０に登録されたこととなる。」
　
（サ）「【００２７】
　図３は、本発明の指紋の登録／照合の説明図を示す。図３の（ａ）は、入力画像Ａを示す。これは、利用者の指から指紋センサ１によって読み取った入力画像Ａ（濃淡画像）である。
【００２８】
　図３の（ｂ）は、図３の（ａ）の入力画像Ａの辞書１０に登録したイメージを示す。これは、図３の（ａ）の入力画像Ａを二値化、細線化、特徴点抽出、窓設定、窓内の画像を取り出して辞書１０に登録したイメージである。ここで、太線の中央の近傍の窓は、位置合わせ用の窓である。他の窓は、照合用の窓である。これら窓の座標（左上の座標）および窓内の画像（二値画像）を対に、辞書ＩＤ
（利用者ＩＤ）に対応づけて指紋のデータとして辞書１０に登録する。
【００２９】
　図３の（ｃ）は、本人確認するための入力画像Ｂを示す。この入力画像Ｂ上で、図３の（ｂ）の太線の位置合わせ用窓を走査しつつ当該窓内の画像とのパターンマッチングを行って一致する位置を求める。次に、この位置合わせ用窓を入力画像Ｂ上でマッチングした位置と辞書にある位置合せ窓の座標間の移動ベクトルを計算し、その移動ベクトルにより他の照合用窓を移動させた後、各照合用窓を走査しつつ当該照合用窓の画像とのパターンマッチングを行って一致する位置を求める。この平行移動した地点から一致した位置までの移動した量を補正ベクトルとして各窓毎に求める。そして、この補正ベクトルが他の補正ベクトルと不揃いのときに、一致を取り消して不一致の窓として除外する。最終的に一致する窓数が所定閾値以上のときに、本人確認できたと判定する。（〜後略）」
　
（シ）「【００３０】
　図４は、本発明の動作説明フローチャートを示す。図４において、Ｓ１１は、濃淡画像を入力する。Ｓ１２は、二値化する。
【００３１】
　Ｓ１３は、走査範囲終了か判別する。これは、利用者の指から読み取った濃淡画像を二値化した指紋の画像上で位置合せ窓を走査してパターンマッチングする走査範囲を終了したか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ２５で今回の辞書１０から取り出した指紋データについて本人確認を拒否し、終わる（辞書１０から他の指紋データを取り出して最初から繰り返す）。一方、ＮＯの場合には、Ｓ１４からＳ２４によって本人確認の処理を行なう。
【００３２】
　Ｓ１４は、位置合わせ用窓を設定して走査する。Ｓ１５は、パターンマッチングを行なう。これらＳ１４、Ｓ１５は、図３の（ｂ）の辞書１０から取り出した位置合わせ用窓を、Ｓ１２で二値化した指紋の画像上を走査しつつ当該窓内の画像とのパターンマッチングを行なう。
【００３３】
　Ｓ１６は、候補点が検出されたか判別する。これは、Ｓ１５のパターンマッチングを行い、一致して候補となる窓の位置（点）が検出されたか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ１７以降に進む。一方、ＮＯの場合には、一致しなかったので、Ｓ１３に戻る。
【００３４】
　Ｓ１７は、出発点と、Ｓ１６で検出されたある候補点との移動ベクトルを算出する。これは、位置合わせ用窓のパターンマッチングを開始した出発点と、一致した候補点とのベクトルを算出する。
【００３５】
　Ｓ１８は、照合用窓も平行移動する。これは、Ｓ１７で算出したベクトル量だけ、各照合用窓も平行移動させ、位置合わせ用窓が画像上で一致した位置を中心に、辞書と同じ相対位置関係を再現する。
【００３６】
　Ｓ１９は、各照合用窓毎の走査を行なう。Ｓ２０は、パターンマッチングを行なう。このパターンマッチングによって照合用窓を走査して当該照合用窓内の画像と、Ｓ１２で二値化した画像上とが一致した位置を求める。そして、右側に記載したように、
　　補正ベクトル＝（各照合用窓の現時点での位置）−（同窓の平行移動直後の位置）
を求める。これにより、各窓内の画像がＳ１２で二値化した画像上で一致するときに、移動させなければならない補正ベクトルを求めることができたこととなる。
【００３７】
　Ｓ２１は、一致窓数の算出を行なう。これは、右側に記載したように、
　　一致窓数＝（不一致度≦閾値）となる窓数
として求める。
【００３８】
　Ｓ２２は、不揃いな補正ベクトルを検出し、一致を取り消す。これは、後述する図５に示すように、各照合用窓毎に求めた補正ベクトルが、他の照合用窓の補正ベクトルから大幅にずれて不揃いの場合に、一致を取り消し、窓の一致数から除外する。これにより、後述する図６の（ｂ）に示すように、補正ベクトルが他の補正ベクトルから大幅に異なって不揃いのときに、一致から除外して、誤認識を下げることが可能となる。
【００３９】
　Ｓ２３は、一致窓数が閾値よりも大きい、等しいか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ２４で本人確認を判定し、終わる。一方、ＮＯの場合には、Ｓ１３に戻り繰り返す。
【００４０】
　以上によって、利用者の指から読み取って二値化した指紋の画像上で、辞書１０から取り出した位置合わせ用窓を走査しつつ当該窓の画像とのパターンマッチングを行って一致したときの位置と辞書の座標との間の移動ベクトルを算出し、同移動ベクトルにより、全ての照合用窓を平行移動させる。次に、各照合用窓を指紋の画像上で走査しつつ当該窓の画像とのパターンマッチングを行って一致したときの補正ベクトルを求め、これら補正ベクトルのうち不揃いの窓の一致を取り消し、残りの窓数（あるいは更にパターンマッチングして一致する窓数を追加した後の窓数）が閾値以上のときに本人確認と判定する。これらにより、照合用窓を走査して一致させたときの補正ベクトルの不揃いによる、誤認識を防止し、認識率を向上させることが可能となる。」
　
（ス）「【００４１】
　次に、図５を用いて図４のＳ２２の不揃いな補正ベクトルを検出し、一致を取り消す場合の動作を詳細に説明する。図５は、本発明の要部動作説明フローチャートを示す。
【００４２】
　図５において、Ｓ３１は、全照合用窓を調査終了か判別する。ＹＥＳの場合には、終わる。ＮＯの場合には、Ｓ３２に進む。Ｓ３２は、任意の照合用窓Ａを選択する。
【００４３】
　Ｓ３３は、選択した照合用窓Ａから一定範囲内に入る他の照合用窓Ｂ、Ｃ、Ｄなどを検出する。Ｓ３４は、窓Ａを除いた窓Ｂ、Ｃ、Ｄの補正ベクトルの代表ベクトルＲ（自除
）を求める。これは、Ｓ３２で任意の選択した照合用窓Ａから一定範囲内にあるここでは、３つの他の照合用窓Ｂ、Ｃ、Ｄについて既に図４のＳ１９で求めた補正ベクトルの平均した代表ベクトルＲ（自除）を求める。
【００４４】
　Ｓ３５は、ＲとＳAとの内積が所定閾値ＴＨ１よりも小さい、等しいか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ３６でＳAを不揃いの補正ベクトルとして
　　　（一致窓数）＝（一致窓数）−１
とし、一致窓数を１つ減算する。
【００４５】
　以上によって、任意の照合用窓Ａから一定範囲に入る他の照合用窓Ｂ、Ｃ、Ｄなどの補正ベクトルを平均して代表ベクトルＲ（自除）を求め、この代表ベクトルＲ（自除）と照合用窓Ａの補正ベクトルＳAとの内積が所定閾値ＴＨ１よりも小さい、等しい場合に、当該補正ベクトルＳAが不揃いと判定し、一致窓数から削除する。そして、削除後の一致窓数が所定閾値以上のときに本人確認と判定する。
【００４６】
　また、Ｓ３４’は、全ての窓Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの補正ベクトルの代表ベクトルＲ（全）を求める。これは、Ｓ３２で任意の選択した照合用窓Ａから一定範囲内にある全ての照合用窓Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて既に図４のＳ１９で求めた補正ベクトルの平均した代表ベクトルＲ（全）を求める。
【００４７】
　Ｓ３５’は、ＲとＳAとの角度の差が所定閾値ＴＨ２よりも大きい、等しいか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ３６でＳAを不揃いの補正ベクトルとして
　　　（一致窓数）＝（一致窓数）−１
とし、一致窓数を１つ減算する。
【００４８】
　以上によって、任意の照合用窓Ａから一定範囲に入る全ての照合用窓Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄなどの補正ベクトルを平均して代表ベクトルＲ（全）を求め、この代表ベクトルＲ（全）と照合用窓Ａの補正ベクトルＳAとの角度の差が所定閾値ＴＨ２よりも大きい、等しい場合に、当該補正ベクトルＳAが不揃いと判定し、一致窓数から削除する。そして、削除後の一致窓数が所定閾値以上のときに本人確認と判定する。
【００４９】
　図６は、本発明の補正ベクトルの説明図を示す。ここで、□は、照合用窓である。矢印は、照合前から照合後に移動した補正ベクトルである。図６の（ａ）は、本人対本人の照合の場合を示す。この本人確認の場合には、照合前から照合後の補正ベクトルが照合用窓Ａ、Ｂ、Ｃについて同じ方向に向いている。
【００５０】
　図６の（ｂ）は、本人対他人の照合でない場合を示す。この本人と他人の場合には、照合前から照合後の補正ベクトルが照合用窓Ａ、Ｂ、Ｃで異なる方向に向いている。従って、この本人と他人の場合には、図５のフローチャートに従い、例えば任意の照合用窓として窓Ａを取り出したときは、当該窓Ａが不揃いとして一致窓数から削除する。これにより、本人と他人の誤認識率を下げることが可能となる。」
　
　上記（コ）ないし（ス）の記載事項及び図面を勘案すると、刊行物２には、次の発明（以下、「刊行物２発明」という。）が記載されていると認められる。
　
「利用者の指から指紋センサ１によって読み取った入力画像Ａ及び本人確認するための入力画像Ｂのうちの前記入力画像Ａを二値化、細線化、特徴点抽出を行い、特徴点の座標を中心に所定サイズの矩形の窓を設定し、窓内の画像を取り出し、これら窓の座標（左上の座標）及び窓内の画像（二値画像）を対に、辞書ＩＤ（利用者ＩＤ）に対応付けて指紋のデータとして登録する辞書１０と、
　前記辞書１０から取り出した位置合わせ用窓の座標及び窓内の画像をもとに前記入力画像Ｂ上を走査してパターンマッチングを行って一致する位置を求め、この位置合わせ用窓を前記入力画像Ｂ上でマッチングした位置と前記辞書１０にある位置合わせ窓の座標間の移動ベクトルを計算し、その移動ベクトルにより他の照合用窓を移動させた後、各照合用窓を走査しつつ当該照合用窓の画像とのパターンマッチングを行って一致する位置を求め、この平行移動した地点から一致した位置までの移動した量を補正ベクトルとして各窓毎に求める照合回路１２と、
　比較をする照合用窓で求めた補正ベクトルと当該照合用窓から一定範囲内にある全ての照合用窓の補正ベクトルを平均した代表ベクトルとの角度の差が所定閾値よりも大きいか等しい場合に、前記比較をする照合用窓で求めた補正ベクトルを不揃いの補正ベクトルと判定し、この不揃いの窓を除く補正ベクトル比較回路１３と、
　前記補正ベクトル比較回路１３によって不一致とみなされた窓の数を減点する一致窓数減点回路１４とを備え、
　前記一致窓数減点回路１４で減点された後の一致窓数が所定閾値以上のときに本人確認と判定する指紋照合装置。」
　
＜周知例１＞
　当該技術分野の周知技術を開示する、本願出願前に頒布された刊行物である特開平５−２０５０３５号公報（以下、「周知例１」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　
（セ）「【０００７】
  ここで、特徴情報抽出部４で特徴情報を抽出するに際し、指紋の橋，汗腺等の擬似特徴点を排除する必要がある。このような擬似特徴点を指紋照合に用いると、本人確認に誤動作が生じるからである。」
　
（ソ）「【００１３】
　　【課題を解決するための手段】
　図１は本発明の原理ブロック図である。図１０と同一のものは、同一の符号を伏して示す。図において、１は指紋画像を読み取る指紋センサ、７は該指紋センサ１から読み取った指紋画像データを一時記憶する指紋画像記憶部、１０は該指紋画像記憶部７に記憶されている指紋画像から指紋の濃淡画像の等高線を算出し、これら等高線で構成される画像から島，橋又は汗腺等の擬似特徴点を抽出し、これら特徴点が島又は橋の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を下げ、一方これら特徴点が汗腺の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を上げ、濃淡画像からこれら擬似特徴点を排除する濃淡画像補正部、２０は該濃淡画像補正部１０で補正された画像に対して２値化，辞書登録，指紋照合等の処理を行う本体装置である。
【００１４】
　　【作用】
　濃淡画像補正部１０は、指紋画像記憶部７に記憶されている指紋画像から指紋の濃淡画像の等高線を算出し、これら等高線で構成される画像から島，橋又は汗腺等の擬似特徴点を抽出し、これら特徴点が島又は橋の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を下げ、一方これら特徴点が汗腺の場合にはこれら等高線で囲まれた閉曲線に該当する箇所の濃度を上げ、濃淡画像からこれら擬似特徴点を排除する。そして、本体装置２０は擬似特徴点が除去された画像に対して２値化，辞書登録，指紋照合等の処理を行うようにする。このような構成とすることにより、擬似特徴点を確実に除去することができる指紋照合装置を提供することができる。」
　
（タ）「【００２３】
　濃淡画像補正部１０は、このようにして濃淡画像の中から橋，島，汗腺等の擬似特徴点に相当する箇所を検出し、この閉曲線を記憶しておく。そして、橋，島と汗腺の区別は上記の条件で可能なため、前者の場合には閉曲線の内部の濃度を下げ、後者の場合には閉曲線の内部の濃度を上げるようにして補正する。
【００２４】
　図７は濃度補正の様子を示す図である。（ａ）は  島に対する濃度補正を、（ｂ）は汗腺に対する濃度補正をそれぞれ示している。図に示すように、等高線の閉曲線より１，２画素分外側にある領域について濃度補正を行うようにしてもよい。これは、例えば橋の場合、島と隆線の癒着部分の等高線は閉曲線になるとは限らないからである。補正により設定する値は、前者の場合外側の閉曲線Ｌよりも低い値、後者の場合外側の閉曲線よりも高い値に設定する。このようにして、濃淡画像の補正を行うことにより、細線と特徴点の位置関係を使わずとも、擬似特徴点の除去ができる。」
　
＜周知例２＞
　当該技術分野の周知技術を開示する、本願出願前に頒布された刊行物である特開平５−２４２２２７号公報（以下、「周知例２」という。）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　
（チ）「【００１３】
　　【発明が解決しようとする課題】
　指紋照合は、前述したように指紋の特徴点の分布及び形状の一致を見ることにより行う。しかしながら、一般に指紋入力部は指とガラスの光学的な接触を利用しているため、指が汗ばんでいる場合には、指紋隆線の間に汗による橋ができ、指紋隆線パターンにあたかも分岐点が存在しているように指紋像が検出される。逆に、指が乾燥している場合には、指とガラスの接触が悪くなり、指紋像のなかに指紋隆線の切断が生じるようになる。」
　
（ツ）「【００１８】
　　【作用】
　登録部２０で、２値化された指紋画像のブロック毎の方向データを求め、フィルタ部１１に与える。フィルタ部１１は、登録部２０から与えられた方向データを基にその方向に向かって画像処理を行い、その方向以外の画像、例えば橋や亀裂を除去していく。橋や亀裂が除去された画像に対して、２値化回路１２で２値化を行い、特徴抽出回路１３で特徴点を抽出する。抽出された特徴点及びその周辺情報は窓として登録部２０から指紋辞書記憶部３０に記憶される。更に、隆線の方向決めに用いた方向データもブロック対応で指紋辞書記憶部３０に登録部２０が記憶する。」
　
（テ）「【００２４】
　方向データ抽出部２１で抽出されたブロック毎の方向データは、フィルタ部１１に送られる。該フィルタ部１１には、２値化しない前の多値画像データが入力されている。フィルタ部１１は、方向データ抽出部２１から与えられるブロック毎の方向データを基に当該ブロック内の橋や亀裂等のノイズを除去する処理を行う。図５は方向性フィルタによる橋，亀裂の補正説明図である。（ａ）に示すように亀裂や、橋が含まれる画像でも、方向性フィルタ部１１で隆線方向へのフィルタ処理を行うことにより、（ｂ）に示すように橋や亀裂が除去されたものとなる。
【００２５】
　フィルタ部１１で補正された多値指紋画像に対して、２値化回路１２により２値化を行う。（〜後略）」
　
（ト）「【００２６】
　このようにして指紋辞書が登録された後に、指紋照合動作に入る。照合用指紋画像が指紋センサ１から入力されると（Ｓ１）、この指紋センサ１からは多値データが出力される。この多値データは、２値化回路１０によって２値化された後、方向データ抽出部２１に入る。該方向データ抽出部２１は、入力２値画像を複数のブロックに分け、ブロック毎の隆線の方向を抽出する（Ｓ２）。
【００２７】
　フィルタ部１１は、方向データ抽出部２１から出力される方向データを基に、その方向へのフィルタ処理を行い、橋，亀裂の除去を行う（Ｓ３）。橋，亀裂が除去された多値画像に対して、２値化回路１０で２値化を行う（Ｓ４）。（〜後略）」
　
　上記＜周知例１＞の（セ）ないし（タ）の記載及び図面と上記＜周知例２＞の（チ）ないし（ト）の記載及び図面を勘案すると、指紋の照合を行う前に「入力した２つの指紋画像のそれぞれについて指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う」技術は、周知技術（以下、「周知技術１」という。）であるといえる。
　
イ．対比
　本願補正発明を、刊行物１発明と比較する。
　
（ア）刊行物１発明における「登録指紋画像と照合指紋画像」、「多階調画像」、「座標」、「最大相関領域検出処理部２６」及び「画像データ照合装置」は、それぞれ本願補正発明における「２つの指紋画像」、「多値画像」、「位置」、「最大一致度位置探索手段」及び「画像照合装置」に相当する。
　
（イ）刊行物１発明における「指紋データ入力部２１のイメージ読み取り装置１４」は、予め準備されて登録指紋画像と照合指紋画像とを入力することは明らかであるから、前項における「２つの指紋画像」及び「多値画像」に関する記載を考慮すると、刊行物１発明における「登録指紋画像と照合指紋画像とを、多階調画像としてそれぞれ入力する指紋データ入力部２１のイメージ読み取り装置１４」は、本願補正発明における「２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力」することに相当する。
　
（ウ）刊行物１発明における「一方の指紋画像内にテンプレート配置処理部２４により配置された、複数の近接する指紋画像の部分画像で矩形領域である矩形テンプレートＡｉ」及び「他方の指紋画像において最大の相関係数を有する、指紋画像の部分画像で矩形領域である矩形テンプレートＢｉ」は、指紋画像の部分画像であるとともに矩形の領域であるから、「指紋画像の部分領域の画像」ということができ、それぞれ本願補正発明における「一方の指紋画像内に設定された複数の近接する部分領域の画像」及び「他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像」に相当する。
　
（エ）刊行物１発明おける「照合判定処理部２７」と本願補正発明における「類似度計算手段」及び「判定手段」とは、類似度の計算及び判定の方法は異なるものの、類似度を計算して登録指紋画像と照合指紋画像との同一性を判定しているから、上記「第２　〔理由〕２．３　イ．（ア）」における「２つの指紋画像」に関する記載も考慮すると、両者は、「２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する手段と、与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する手段」という点で共通するといえる。
　
　すると、本願補正発明と、刊行物１発明とは、次の点で一致する。
＜一致点＞
　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、
　前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の近接する部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度位置探索手段と、
　２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する手段と、
　与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する手段とを備える画像照合装置。
　
　一方で、両者は、次の点で相違する。
＜相違点１＞
　本願補正発明では、「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正手段」を備えているのに対し、刊行物１発明では、そのような濃淡補正を行う手段を備えていない点。
　
＜相違点２＞
　「２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する手段と、与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する手段と」で行われる類似度の計算及び判定の方法が、本願補正発明では、「前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索手段により探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算」し、「与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否かを判定する」のに対し、刊行物１発明では、「前記登録指紋画像内に定義した複数の矩形テンプレート領域｛ａi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）と前記照合指紋画像上から検出した複数の領域｛ｂi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から前記登録指紋画像と前記照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価」しており、本願補正発明と刊行物１発明とでは、類似度の計算及び判定の方法が異なる点。
　
＜相違点３＞
　「部分領域の画像」が、本願補正発明では、「指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む」のに対し、刊行物１発明では、「複数の隆線を含む」が、当該複数の隆線が、「所定範囲の隆線数」であるか否か明確でない点。
　
ウ．判断
　上記相違点１ないし３について検討する。
　
（ア）相違点１について
　指紋画像の照合を行う前に、入力した２つの指紋画像のそれぞれについて指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う技術は、上記周知例１及び２に開示されているように周知技術（周知技術１）である。
　してみると、指紋画像の照合を行う刊行物１発明においても、指紋画像の照合を行う前に、入力した２つの指紋画像のそれぞれについて指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行うことは、当業者が適宜なし得ることである。
　
（イ）相違点２について
　刊行物２発明における「利用者の指から指紋センサ１によって読み取った入力画像Ａ及び本人確認するための入力画像Ｂのうちの前記入力画像Ａ」に「所定サイズの矩形の窓を設定し」、当該入力画像Ａに設定した位置合わせ用窓と照合用窓を「前記入力画像Ｂ上を走査してパターンマッチングを行って一致する位置を求め」ることは、２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索することに相当する。
　また、刊行物２発明における「補正ベクトル」は、前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に相当する。
　さらに、刊行物２発明における「一致窓数」は、画像類似度に相当する。
　加えて、刊行物２発明において、「比較をする照合用窓で求めた補正ベクトルと当該照合用窓から一定範囲内にある全ての照合用窓の補正ベクトルを平均した代表ベクトルとの角度の差が所定閾値よりも大きいか等しい場合に、前記比較をする照合用窓で求めた補正ベクトルを不揃いの補正ベクトルと判定し、この不揃いの窓を除」き、「不一致とみなされた窓の数を減点」し、「減点された後の一致窓数が所定閾値以上のときに本人確認と判定する」ことは、前記位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力し、与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定することに相当する。
　そして、刊行物１発明と刊行物２発明とは、ともに指紋を照合する画像照合装置という同一の技術分野に属しているから、刊行物１発明において、「２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する手段と、与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する手段と」で行われる類似度の計算及び判定の方法として、「前記登録指紋画像内に定義した複数の矩形テンプレート領域｛ａi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）と前記照合指紋画像上から検出した複数の領域｛ｂi｜ｉ＝１，２，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から前記登録指紋画像と前記照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価」することに代えて、上記刊行物２発明のように「前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力し、与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否かを判定する」ようにすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
（ウ）相違点３について
　刊行物１発明では、指紋を同定するためにいわゆるパターンマッチングを行っているが、このように指紋を同定するためにパターンマッチングを行う場合、指紋を同定するための情報であるマッチングのキーとなる情報がマッチングの基準となる部分領域（刊行物１発明では、矩形テンプレートＡｉ）に含まれるように部分領域を設定する必要があることは明らかである。
　そして、指紋を同定するためのマッチングのキーとして、指紋の各部分領域における濃淡値の平均、指紋隆線の平均方向、指紋隆線数等を使用することが知られており（例えば、特開２００１−２４３４６５号公報の【０００６】参照）、これらのマッチングのキーを得るためには、指紋の各部分領域に、隆線が含まれている必要があることも明らかである。
　このとき、上記のような部分領域を使用したパターンマッチングにおいては、上記指紋の各部分に含まれている隆線が、少なすぎると本来マッチングすべき位置以外の位置もマッチングする可能性が高くなり、多すぎるとノイズや歪みを含む可能性が高くなってマッチングが取れない可能性が高くなることは、当然のことであるから、正確に指紋を同定するためのマッチングのキーを得るためには、上記指紋の各部分領域に含まれる隆線を少なすぎず多すぎない所定範囲の隆線数とすることが、自然なことである。（例えば、指紋隆線の平均方向を数値化するためにブロック化する場合、各ブロックに３〜４本の指紋の隆線を含むようにブロック化することが、特開平１−２２００７６号公報（第３頁左下欄第１行ないし第５行参照）、特開平１−２４８２８４号公報（第３頁左下欄第１６行ないし第２０行参照）に記載され、部分領域を使用したパターンマッチングの際に、特徴点を中心とした窓画像ではあるが、窓画像の大きさを、谷線と隆線を合わせて５本程度（すなわち多少の幅を設けて）含まれる大きさとすることが、特開平６−３０９４４０号公報（【００１４】参照）に記載されている。）
　してみると、刊行物１発明において、（パターンマッチングに使用する）前記矩形テンプレートＡｉ及びＢｉ、すなわち部分領域の画像を、上記のように（正確に）指紋を同定するための（少なすぎず多すぎない）所定範囲の隆線数を含むようにすることは、当業者が適宜なし得ることである。
　
　そして、上記各相違点を総合的に検討しても、指紋を照合する画像照合装置という同一の技術分野に属する上記刊行物１、２発明及び上記周知技術を組み合わせることにより、本願発明を構成することは、当業者が容易に想到し得ることであり、その作用効果も当業者が予測し得るものにすぎない。
　したがって、本願発明は、刊行物１、２発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
３．本件補正についてのむすび
　上記「第２　〔理由〕２．１」に記載したとおり、本件補正は、特許法第１７条の２第３項の規定に違反するものである。
　また、仮に特許法第１７条の２第３項の規定に違反しなかったとしても、上記「第２　〔理由〕２．３」に記載したとおり、本件補正は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するものである。
　
　よって、本件補正は、特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
第３　本願発明について
１．本願発明
　平成２０年１月１６日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１ないし１３に係る発明は、平成１９年１０月２９日付け手続補正書により補正された明細書の特許請求の範囲の請求項１ないし１３に記載されたとおりのものであるところ、請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、上記「第２　〔理由〕１．」の本件補正前の請求項１として記載した以下のとおりのものである。（再掲）
　
「【請求項１】　２つの指紋画像を、予め準備された指紋読取り装置から多値画像としてそれぞれ入力し、入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正手段と、
　前記濃淡補正がされた前記２つの指紋画像のうちの一方の指紋画像内に設定された複数の近接する部分領域の画像のそれぞれに対応して、他方の指紋画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索する最大一致度位置探索手段と、
　前記複数部分領域毎の、前記一方指紋画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記最大一致度位置探索手段により探索された該部分領域に対応の前記最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定レンジに該当する前記部分領域に関する情報から２つの指紋画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算手段と、
　与えられる前記画像類似度に基づいて前記２つの指紋画像が一致するか否か判定する判定手段とを備え、
　前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む、画像照合装置。」
　
２．引用例
　原査定の拒絶の理由で引用された引用例１、２及びその記載事項は、上記「第２　〔理由〕２．３」における刊行物１及び２に関して記載したとおりである。
　
３．対比・判断
　本願発明は、上記「第２　〔理由〕」で検討した本願補正発明から、「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて前記指紋読取り装置への入力時の条件の変動を抑制するための濃淡補正を行う濃淡補正手段」及び「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定範囲の隆線数を含む」とあったところを、「入力した前記２つの指紋画像のそれぞれについて濃淡補正を行う濃淡補正手段」及び「前記部分領域の画像は、指紋を同定するための所定の隆線数を含む」と限定を解除したものである。
　
　そうすると、本願発明の構成要件を全て含み、更に他の要件を付加したものである本願補正発明が、上記「第２　〔理由〕２．３」に記載したとおり、刊行物１、２に記載された発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、本願発明も、同様の理由により、刊行物１、２に記載された発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
第４．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものである。
　したがって、その余の請求項について論及するまでもなく、本願は、拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。