【事件の表示】
　特願２００３−３８６１１５「物体パラメータ推定装置、物体パラメータ推定方法、プログラムおよび記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　６月　９日出願公開、特開２００５−１４９１６７〕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１５年１１月１７日の出願であって、平成２１年３月２５日付け拒絶理由通知に対して平成２１年６月１日付けで手続補正書が提出されたが、平成２１年７月７日付けで拒絶査定がなされ、これに対して平成２１年１０月８日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同日付けで手続補正がなされたものである。
　
第２　平成２１年１０月８日付けの手続補正についての補正の却下の決定
　
［補正の却下の決定の結論］
　
　平成２１年１０月８日付けの補正を却下する。
　
［理由］
　
１．補正後の本願発明
　当該手続補正（以下、「本件補正」という。）による補正後の特許請求の範囲の請求項１は、次のとおりのものである。
 
【請求項１】
　既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
　前記既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段と、
　所定の圧縮率Ａ％と前記特徴ベクトルの次元数Ｉとから、
　　Ｎ＝［Ａ・Ｉ／１００］　　　ただし、[ａ]はａの切り捨て
となる次元数Ｎを求め、前記特徴ベクトルに対して主成分分析を行って得られる上位Ｎ個の主成分及び前記主成分に対応する固有値を求め、前記Ｎ個の主成分と前記特徴ベクトルの内積を計算して、各内積値を成分とするベクトルを圧縮特徴ベクトルとして求める圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルと前記既知の物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段と、
　前記入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、
　前記上位Ｎ個の主成分と前記対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値を成分とするベクトルを対象圧縮特徴ベクトルとして求める対象圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルおよび前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元を、前記主成分に対応する固有値の逆数により重みづけした距離を算出する距離算出手段と、
　前記距離算出手段により算出された距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、
を有することを特徴とする物体パラメータ推定装置。
　（以下、「本願補正後発明」とする。） 
 　 
 　上記補正は、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「所定の圧縮率と前記特徴ベクトルの次元数との積に基づいて」との記載を「所定の圧縮率Ａ％と前記特徴ベクトルの次元数Ｉとから、Ｎ＝［Ａ・Ｉ／１００］　ただし、[ａ]はａの切り捨て　となる」との記載に補正してその内容を限定するものであると共に、「前記特徴ベクトルの次元数を圧縮し」との重複した記載を削除するものであって、特許法第１７条の２第４項第２号（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第１７条の２第４項第２号）の特許請求の範囲の減縮、及び、特許法第１７条の２第４項第４号（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第１７条の２第４項第４号）の明りょうでない記載の釈明を目的とするものに該当する。
　
　そこで、本願補正後発明が特許出願の際独立して特許を受けることができたものであるか（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項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
２．公知刊行物の記載
　
　原査定の拒絶の理由で引用された刊行物１（特開２００３−２９６７３５号公報）には、対応する図面と共に、以下の内容が記載されている。
　なお、下線は当審において付した。
　
（ア）「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔同定や顔識別、顔の表情認識、顔による男女識別、顔による年齢判別等に利用可能な顔認識技術に関わり、特に静止画像や動画像に映されている顔情報に関するメタデータを生成するメタデータの生成装置、生成方法、生成プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】メタデータとは、一般に、データの意味を記述あるいは代表するデータのことであり、顔認識の場合には、主に静止顔画像や動画像などの顔データに関するデータを意味する。」
　
（イ）「【００１７】図１に示すように、本発明による顔画像マッチングシステムでは、顔画像を入力する顔画像入力部１１と、
顔メタデータを生成する顔メタデータ生成部１２と、抽出された顔メタデータを蓄積する顔メタデータ蓄積部１３と、顔メタデータから顔の類似度を算出する顔類似度算出部１４と、
【００１８】また、顔メタデータ生成部１２は、
入力された顔画像から顔の局所領域を切り出す領域切り出し手段１２１と、切り出された領域の周波数特徴を抽出する周波数特徴抽出手段１２２と、周波数特徴をベクトルとする特徴ベクトルを部分空間に射影し、特徴ベクトルを抽出するベクトル射影手段１２３
【００１９】顔画像の登録時には、スキャナあるいはビデオカメラなどの画像入力部１１で顔写真等を顔の大きさや位置を合わせた上で入力する。あるいは、人物の顔を直接ビデオカメラなどから入力しても構わない。この場合には、前述のMohaddamの文献に示されているような顔検出技術を用いて、入力された画像の顔位置を検出し、顔画像の大きさ等を自動的に正規化する方がよいであろう。
【００２０】また、入力された顔画像は必要に応じて顔画像データベース１５に登録する。顔画像登録と同時に、顔メタデータ生成部１２によって顔メタデータを生成し、顔メタデータ蓄積部１３に蓄積する。　
【００２１】
検索時には登録時と同様に顔画像入力部１１によって顔画像を入力し、顔メタデータ生成部１２にて顔メタデータを生成する。
【００２２】検索では、予め入力された顔画像がデータベース中にあるかどうかを確認する場合(顔同定)には、顔メタデータ蓄積部１３に登録されたデータの一つ一つとの類似度を算出する。最も類似度が高い結果に基づいて制御部１６では、 顔画像データベース１５から、顔画像を選び、表示部１７等に顔画像の表示を行い、検索画像と登録画像における顔の同一性を作業者が確認する。
【００２３】一方、
予めＩＤ番号等で特定された顔画像と検索の顔画像が一致するかどうかを確認する場合(顔識別)では、特定されたＩＤ番号の顔画像と一致するか、否かを顔類似度算出部１４にて計算し、予め決められた類似度よりも類似度が低い場合には、一致しないと判定し、類似度が高い場合には一致すると判定し、その結果を表示部１７に表示する。
　
（ウ）「【００３５】次に、ベクトル射影手段１２３では、周波数特徴として抽出された127個の特徴量をベクトルとして取り扱う。
予め規定しておく部分空間は、学習用の顔画像セットを用意し、対応する切り出し領域の周波数特徴ベクトルの主成分分析によって得られる基底ベクトル(固有ベクトル)によって定める。
基底ベクトルは固有値が大きい順番にN個の成分(第１主成分から第N主成分)を用いるとする。Nとしては5個程度で十分であり、もともとも256個の特徴次元を50分の1程度に圧縮することができる。
このN個の基底ベクトルによって特徴空間としての部分空間を特定する。但し、基底ベクトルは単位ベクトルに正規化したものではなく、固有ベクトルに対応する固有値によって、その成分を正規化したベクトルを用いるものとする。
【００３６】つまり、正規直交基底である基底ベクトルを要素とする行列をＵとして、その要素である長さ１の単位ベクトルとなる基底ベクトルＵｋの各成分を対応する固有値λｋの平方根によって除算しておく。このように予め基底ベクトルを変換しておくことで、後述の照合時におけるマハラノビス距離を用いたマッチング演算の演算量を削減することができる。
【００３７】このことをより詳しく説明する。
二つの周波数特徴ベクトルｘ
１
とｘ
２
を正規直交基底の行列Uによって部分空間へ射影して得られるベクトル y
１
とy
２
があるとする と、ｙ
１
=Ｕｘ
１
、ｙ
２
 =Ｕｘ
２
となるが、 マハラノビス距離によって二つのパターン間の距離を測る場合には、
【００３８】
d(ｙ
１
,ｙ
２
) =Σ
ｋ＝１
Ｎ
 |y
１，ｋ
−y
２，ｋ
|
２
/λ
ｋ
=Σ
ｋ＝１
Ｎ
 |y
１，ｋ
/λ
ｋ
１／２
 −y
２，ｋ
/λ
ｋ
１／２
 |
２
=Σ
ｋ＝１
Ｎ
 | Ｕ
ｋ
 ｘ
１
/λ
ｋ
１／２
−Ｕ
ｋ
 ｘ
２
/λ
ｋ
１／２
|
２
 
となる。
【００３９】つまり、予め固有値で除した基底ベクトルＵｋ/λｋ１／２を基底ベクトルとして用いると、この行列を用いて射影されたベクトルｙ１'=Ｕｋ/λｋ１／２(Ｕｋ/λｋ１／２)ｘ１とｙ２'=(Ｕｋ/λｋ１／２)ｘ２の二乗距離はマハラノビス距離となるので、演算量を削減することができる。なお、従来部分空間への射影を求める際に平均ベクトルを引く操作を行うことが多いが、二乗距離等の距離によって類似度を計算する場合には単に特徴ベクトルの原点移動に過ぎないので、平均ベクトルを引いても、引かなくとも、特徴ベクトル間で統一がとれていればどちらでも構わない。
【００４０】このようにして、ベクトル射影手段１２３によってN(=5)次元の部分空間に射影された特徴ベクトルを抽出することができる。このように主成分分析では少ない次元数でオリジナルの画像の特徴をコンパクトに近似表現でき、少ない次元数で特徴量を表現することで、メタデータの記述長の削減やマッチングの高速化を図ることができる。　
　・・・（中略）・・・
【００４４】
このような操作を各局所領域s(x,y)毎に行うことで、N(=5)個の要素を持つM(=35)個のベクトルの特徴量を得ることができる。
　
（エ）「【００４６】(2) 顔類似度算出
次に顔類似度算出部１４の動作について説明する。
【００４７】顔類似度算出部１４では、二つの顔メタデータから得られるそれぞれM個のN次元特徴ベクトル{ｙ１ｉ}、{ｙ２ｉ}(i=1,2,...,M)を 用いて、二つの顔の間の類似度ｄ({ｙ１ｉ},{ｙ２ｉ})を算出する。
【００４８】例えば、
ｄ({ｙ１ｉ},{ｙ２ｉ}) = Σｉ＝１Ｍｗｉ(Σｋ＝１Ｎ|y１，ｋｉ−y２，ｋｉ|２)        （２）
の二乗距離によって類似度を算出する。　
【００４９】この場合の距離は、基底行列が予め固有値によって正規化してあるので、 前述の通りマハラノビス距離となっている。また、・
　・・・（中略）・・・
【００５３】なお、
距離を用いた場合には値が大きいほど類似度は小さいこと(顔が似ていない)を意味し
　
（オ）「【００５４】ここまでの説明では、一枚の顔画像が登録され、一枚の顔画像を用いて検索する場合について説明したが、
一人の顔に対して複数の画像が登録され、一枚の顔画像を用いて検索する場合には、例えば、登録側の複数の顔メタデータをそれぞれ、類似度の算出をすればよい。
【００５５】同様に１つの顔当たりの複数枚の画像登録と複数画像による検索の場合も、各組み合わせの類似度の平均や最小値を求めることで、類似度を算出することで、一つの顔データに対する類似度を算出することができる。これは、動画像を複数画像と見倣すことで、本発明のマッチングシステムを動画像における顔認識に対しても適用できることを意味する。」
　
　これら（ア）〜（オ）の記載及び図面の内容を総合すると、引用刊行物１には、次の（カ）なる発明が記載されていると認められる。 
 　以下、これを「引用発明」と記す。  
 　  
 ［引用発明］ 
（カ）入力された顔画像の周波数特徴を抽出する周波数特徴抽出手段と、
　前記周波数特徴をベクトルとする特徴ベクトルを、主成分分析によって得られる、固有値が大きい順番にＮ個の成分を用い、対応する固有値によってその成分を正規化した基底ベクトルによって定められる部分空間に射影し、特徴ベクトルを抽出するベクトル射影手段と、
　前記特徴ベクトルを抽出することで顔メタデータを生成し、蓄積する顔メタデータ蓄積部と、
　前記顔メタデータの類似度を、d(ｙ１,ｙ２) =Σｋ＝１Ｎ |y１，ｋ−y２，ｋ|２/λｋ（yは特徴ベクトル、λは基底ベクトルの固有値）で得られる二乗距離から算出する顔類似度算出部と、が設けられ、
　複数枚の登録された顔画像と検索の顔画像が一致するかどうかを確認する場合、予め決められた類似度よりも類似度が高い場合には一致すると判定する、顔画像マッチングシステム。
　
３．対比
　
　本願補正後発明と当該引用発明（カ）とを対比する。
　
　引用発明の「登録された顔画像」及び「検索の顔画像」における「顔」は本願補正後発明の「物体」に相当し、この「顔」が誰のものであるのかという“顔の属性”は本願補正後発明の「物体パラメータ」に他ならず、当該「登録された顔画像」及び「検索の顔画像」は本願補正後発明の「既知のパラメータを有する画像」及び「入力画像」にそれぞれ相当する。
　そして、引用発明の「顔画像マッチングシステム」は、当該「登録された顔画像」と「検索の顔画像」から抽出した特徴を用いて、「顔画像」が一致するかどうかを判定するものであって、「検索の顔画像」の「顔」が誰のものであるのかという“顔の属性”を推定するものであるので、引用発明と本願補正後発明とは「既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置」である点で一致する。
　
　引用発明の「入力された顔画像の周波数特徴を抽出する周波数特徴抽出手段」について、当該「周波数特徴抽出手段」は複数の“登録時に入力された顔画像”及び“検索時に入力された顔画像”の周波数特徴を抽出するものであって、当該“抽出された周波数特徴”は「周波数特徴ベクトル」として顔画像のマッチングの演算処理に用いられることから、引用発明の“登録時に入力された顔画像の周波数特徴ベクトル”及び“検索時に入力された顔画像の周波数特徴ベクトル”は本願補正後発明の「特徴ベクトル」及び「対象特徴ベクトル」にそれぞれ相当する。
　したがって、引用発明は、本願補正後発明の「既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段」及び「入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段」を備えるものであると言える。
　
　引用発明の「前記周波数特徴をベクトルとする周波数特徴ベクトルを、主成分分析によって得られる、固有値が大きい順番にＮ個の成分を用い、固有値によってその成分を正規化した基底ベクトルによって定められる部分空間に射影し、特徴ベクトルを抽出するベクトル射影手段」について、当該「ベクトル射影手段」は主成分分析を行う際に上位Ｎ個の「基底ベクトル」と「固有値」を求めるものであることは明らかである。
　そして、引用発明における「周波数特徴ベクトル」を「基底ベクトルによって定められる部分空間に射影し、特徴ベクトルを抽出する」ことは、「周波数特徴ベクトル」と「基底ベクトル」との内積を計算して、当該内積値から「特徴ベクトル」を求めることに他ならず、引用発明の「基底ベクトル」は「固有値によってその成分を正規化した」ものであることから、引用発明の「特徴ベクトル」は本願補正後発明の「Ｎ個の主成分と特徴ベクトルの内積を計算して、各内積値を成分とするベクトル」を固有値で正規化したものと等価であって、引用発明の「ベクトル射影手段」で抽出される“登録時に入力された顔画像の特徴ベクトル”及び“検索時に入力された顔画像の特徴ベクトル”は、本願補正後発明の「圧縮特徴ベクトル」及び「対象圧縮ベクトル」を固有値で正規化したものに相当する。
　したがって、引用発明は、本願補正後発明の「特徴ベクトルに対して主成分分析を行って得られる上位Ｎ個の主成分及び前記主成分に対応する固有値を求め、前記Ｎ個の主成分と前記特徴ベクトルの内積を計算して、圧縮特徴ベクトルとして求める圧縮手段」及び「前記上位Ｎ個の主成分と前記対象特徴ベクトルの内積を計算し、対象圧縮特徴ベクトルとして求める対象圧縮手段」を備えるものであると言える。
　
　引用発明の「特徴ベクトルを抽出することで顔メタデータを生成し、抽出された顔メタデータを蓄積する顔メタデータ蓄積部」について、当該「顔メタデータ蓄積部」は“登録時に入力された顔画像の特徴ベクトル”である「顔メタデータ」を蓄積するものであるが、当該「顔メタデータ」は「顔」に関するデータであって、「顔メタデータ」から“顔の属性”も当然推定可能であることを考慮すると、引用発明は、本願補正後発明の「圧縮特徴ベクトルと既知の物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段」を備えるものであると言える。
　
　引用発明の「顔メタデータの類似度を、d(ｙ１,ｙ２) =Σｋ＝１Ｎ |y１，ｋ−y２，ｋ|２/λｋ（yは特徴ベクトル、λは基底ベクトルの固有値）で得られる二乗距離から算出する顔類似度算出部」について、引用発明の「ｙ」は本願補正後発明の「圧縮特徴ベクトル」及び「対象圧縮特徴ベクトル」の両方に相当し、引用発明の「λ」は本願補正後発明の「主成分に対応する固有値」に相当するので、引用発明は、本願補正後発明の「圧縮特徴ベクトルおよび対象圧縮特徴ベクトルの各次元を、主成分に対応する固有値の逆数により重みづけした距離を算出する距離算出手段」を備える点で一致する。
　
　引用発明の「複数枚の登録された顔画像と検索の顔画像が一致するかどうかを確認する場合、決められた類似度よりも類似度が高い場合には一致すると判定する」について、当該「決められた類似度よりも類似度が高い場合」とは“登録時の顔画像の特徴ベクトル”と“検索時の顔画像の特徴ベクトル”の二乗距離が閾値以下であることを算出することと技術的に等価であることから、引用発明は、本願補正後発明の「距離算出手段で算出された距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段」に備えるものであると言える。
　
　したがって、引用発明における構成要素を本願補正後発明において用いられている用語に置き換えれば、本願補正後発明と引用発明は以下の点で一致、あるいは相違する。
　
［一致点］
（キ）既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
　前記既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段と、
　前記特徴ベクトルに対して主成分分析を行って得られる上位Ｎ個の主成分及び前記主成分に対応する固有値を求め、前記Ｎ個の主成分と前記特徴ベクトルの内積を計算して、圧縮特徴ベクトルとして求める圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルと前記既知の物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段と、
　前記入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、
　前記上位Ｎ個の主成分と前記対象特徴ベクトルの内積を計算し、対象圧縮特徴ベクトルとして求める対象圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルおよび前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元を、前記主成分に対応する固有値の逆数により重みづけした距離を算出する距離算出手段と、
　前記距離算出手段により算出された距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、
を有することを特徴とする物体パラメータ推定装置。
　
［相違点］
（ク）本願補正後発明は、圧縮特徴ベクトルを求めるための「特徴抽出手段」及び「圧縮手段」と、「対象圧縮ベクトル」を求めるための「対象特徴抽出手段」及び「対象圧縮手段」の各回路手段をそれぞれ備えるものであるのに対し、引用発明は、“登録時に入力された顔画像の特徴ベクトル”及び“検索時に入力された顔画像の特徴ベクトル”を求めるための「周波数特徴抽出手段」及び「ベクトル射影手段」の各回路手段を共用するものである点。
　
（ケ）主成分分析を行って得られる「上位Ｎ個の主成分」の値Ｎを求める具体的な計算方法について、本願補正後発明は「所定の圧縮率Ａ％と前記特徴ベクトルの次元数Ｉとから、Ｎ＝［Ａ・Ｉ／１００］　ただし、[ａ]はａの切り捨て　となる次元数Ｎを求め」、そのＮを用いるものであるのに対し、引用発明はＮを具体的に求める計算方法について言及されていない点。
　
（コ）圧縮特徴ベクトルの具体的な成分の値について、本願補正後発明は内積値を成分とするものであるのに対し、引用発明は内積値を固有値で除したものを成分とするものである点。
４．相違点の判断
　
　相違点（ク）について検討する。
　
　一般に、画像認証装置の技術分野において、登録すべき画像データを生成するための回路系統と、認証対象となる画像データを生成するための回路系統をそれぞれ備えることは、周知慣用された技術にすぎない。
　例えば、特開２０００−１１１７６号公報にはそのような技術が記載されている。
　
　してみれば、引用発明に上記周知慣用された技術を適用して、“登録時に入力された顔画像の特徴ベクトル”及び“検索時に入力された顔画像の特徴ベクトル”を求めるための「周波数特徴抽出手段」及び「ベクトル射影手段」の各回路手段をそれぞれ備えることは、当業者にとって想到困難な事項ではない。
　
　相違点（ケ）について検討する。
　
　上記（ウ）に「基底ベクトルは固有値が大きい順番にN個の成分(第１主成分から第N主成分)を用いるとする。Nとしては5個程度で十分であり、もともとも256個の特徴次元を50分の1程度に圧縮することができる。」との記載があることから明らかなとおり、引用発明において“周波数特徴ベクトルの次元数”と“基底ベクトルの次元数”と“圧縮率”の３者が（圧縮率）＝（基底ベクトルの次元数）／（周波数特徴ベクトルの次元数）の相関関係を有している。また、一般に画像識別装置において、取り扱う画像データの圧縮率をどのようにするかは、取り扱う画像データ量と画像データの識別精度という相反する関係において、画像識別装置の有するメモリ量、演算量、演算速度等の制約の下に適宜決定されるものである。
　してみれば、引用発明においてもシステムの取り扱うデータ量と判定精度の相反する関係において、システムの有するメモリ量、演算量、演算速度等の制約の下で圧縮率を決定して、Ｎの値を所定の圧縮率と周波数特徴ベクトルの次元数との積とすることは、当業者にとって想到困難な事項でない。
　
　相違点（コ）について検討する。
　
　引用発明において、「基底ベクトル」を「固有値によってその成分を正規化する」理由は、上記（ウ）にあるように「マハラノビス距離を用いたマッチング演算の演算量を削減する」ためであって、当該「マッチング演算の演算量を削減する」必要がない場合には、「基底ベクトル」を「固有値によってその成分を正規化する」構成を採る必要はないことは当業者に明らかな事項である。
　してみれば、引用発明において「特徴ベクトル」を単に「内積値を成分とする」ことは、当業者にとって想到困難な事項でない。
　
　そして、これら相違点（ク）、（ケ）、（コ）を総合的に判断してみても、本願補正後発明が格別顕著な構成であり、格別顕著な効果を奏するものであるということはできないから、本願補正後発明は、引用刊行物１に記載された発明及び周知慣用技術に基づいて、当業者が容易に発明することができたものであって、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができたものではない。
　
５．補正却下の［理由］についてのむすび 
　
　したがって、本件補正は、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ので、同法第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．本願発明の認定
　
　平成２１年１０月８日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の各請求項に係る発明は、平成２１年６月１日付け手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１から請求項４までに記載した事項により特定されるとおりのものと認められるところ、そのうち、請求項１に係る発明は、次のとおりである。
　
【請求項１】
既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
　前記既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段と、
　所定の圧縮率と前記特徴ベクトルの次元数との積に基づいて、前記特徴ベクトルの次元数を圧縮し該次元数（Ｎ）を求め、前記特徴ベクトルに対して主成分分析を行って得られる上位Ｎ個の主成分及び前記主成分に対応する固有値を求め、前記Ｎ個の主成分と前記特徴ベクトルの内積を計算して、各内積値を成分とするベクトルを圧縮特徴ベクトルとして求める圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルと前記既知の物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段と、
　前記入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、
　前記上位Ｎ個の主成分と前記対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値を成分とするベクトルを対象圧縮特徴ベクトルとして求める対象圧縮手段と、
　前記圧縮特徴ベクトルおよび前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元を、前記主成分に対応する固有値の逆数により重みづけした距離を算出する距離算出手段と、
　前記距離算出手段により算出された距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする物体パラメータ推定装置。
　
２．引用刊行物に記載の発明
 　 
 　原査定の拒絶理由に引用された刊行物１および、その記載事項は、前記「第２における［理由］の２．」に記載したとおりである。 
 　 
３．対比・判断
　
　本願請求項１に係る発明は、前記「第２における［理由］の１．」で検討した本願補正後発明における「所定の圧縮率Ａ％と前記特徴ベクトルの次元数Ｉとから、Ｎ＝［Ａ・Ｉ／１００］　ただし、[ａ]はａの切り捨て　となる」という記載を「所定の圧縮率と前記特徴ベクトルの次元数との積に基づいて」との記載に改めると共に、重複して削除された「前記特徴ベクトルの次元数を圧縮し」との記載を追加するものであって、「特徴ベクトルの次元数Ｎ」のＮに関する計算方法を省いたものである。
　そうすると、本願請求項１の係る発明の構成要件を全て含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本願補正後発明が、前記「第２における［理由］の４．」に記載したとおり、引用刊行物１に記載された発明及び周知慣用された技術に基づいて、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、本願請求項１に係る発明も、同様の理由により、引用刊行物１に記載された発明及び周知慣用された技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
４．むすび
　
　したがって、本願請求項１に係る発明は、引用刊行物１に記載された発明及び周知慣用された技術に基づいて、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、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。
　
第４　まとめ
　
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、引用刊行物１に記載された発明及び周知慣用された技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたことにより、特許法第２９条第２項の規定によって特許を受けることができないものであるから、本願は拒絶すべきものである。
　したがって、原査定を取り消す。本願は特許すべきものであるとの審決を求める、という本願審判請求の趣旨は認められない。
　
　よって、結論のとおり審決する。