【事件の表示】
　特願２０００−　２４３８７「撮像装置および焦点の自動検出方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　８月１０日出願公開、特開２００１−２１５４０３〕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１２年（２０００年）２月１日の出願（特願２０００−２４３８７号）であって、平成２０年１２月１７日付けで拒絶理由が通知され、平成２１年２月１７日付けで意見書が提出されるとともに、同日付けで手続補正がなされ、同年３月５日付けで拒絶査定がなされ、これに対して、同年４月１３日に拒絶査定不服審判の請求がなされ、同年５月１３日付けで手続補正がなされたものである。
　なお、平成２１年５月１３日付けの手続補正による特許請求の範囲の補正は、誤記の訂正を目的とする補正であり、適法な補正である。
　
第２　本願の請求項１に係る発明
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２１年５月１３日付け手続補正により補正された明細書の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
　
「自動焦点制御可能な撮像装置であって、
　被写界の画像を電子的に撮像する撮像手段と、
　前記撮像手段により得られた画像から顔を検出して、顔の位置情報を出力する顔認識手段と、
　前記撮像手段により得られた画像から目を検出して、目の位置情報を出力する目検出手段と、
　前記顔認識手段により顔が検出されると、前記目検出手段により出力された目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定する焦点領域決定手段と、
　前記焦点領域決定手段により決定された領域から得られた焦点情報に基づいて、合焦制御する合焦手段と
　を有することを特徴とする撮像装置。」
　
第３　引用例
１　原査定の拒絶の理由に引用され、本願の出願前に頒布された刊行物である特開平２−９６７０７号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに、次の事項が記載されている。（下記「２　引用例１に記載された発明の認定」において直接引用した記載に下線を付した。）
　
「２　特許請求の範囲
 
複数の光電変換素子からなる受光部と、前記受光部上に被写体像を結像させる光学系と、前記受光部の出力に接続され被写体主要部の位置を表わす信号を出力するネットワーク
　
「［発明が解決しようとする課題］
　このような従来例では、フォーカスエリアを選択するための動作が必要であるため、操作が面倒であったり、動体などの迅速な撮影に向かない。また、機械式の方法では、機構が複雑化したり、機構がために精度が低下するなどの欠点がある。
　この発明の目的は、これらの欠点を解決するために、多数のモデルパターンによって被写体の主要部を学習させることにより、あらゆる被写体パターンに対して
意図した領域に自動的に合焦させることができる焦点検出装置
［課題を解決するための手段及び作用］
　この発明による露出制御装置には、被写体パターンを入力した時に被写体主要部の位置を示す信号を出力するように学習された結合の強さで順次結合される入力層、中間層、出力層からなるネットワークが設けられる。
複数の光電変換素子の出力がネットワークに入力され、ネットワークの出力により複数の光電変換素子の出力の中から被写体主要部の信号が選択され、それに基づいて焦点が検出される。
　
「次に、第１図を参照して、以上説明したニューロコンピュータを応用した焦点検出装置を説明する。撮影カメラ２０の前面には絞り１９があり、
絞り１９を介した被写体像が光電変換素子をエリア状に配置してなる受光部２１に入射される。そのため、受光部２１からは、光電変換素子毎に、絞り込まれた状態における被写体の輝度情報が出力され、増幅器２２、Ａ／Ｄ変換器２３を介してディジタル値化されＢＶ’値として演算回路（ＡＬＵ）２４に供給される。演算回路２４は、絞り１９を通過した光から被写体の輝度ＢＶ値（＝ＢＶ’−ＡＶｏ）を演算するための回路であり、
　
演算回路２４から出力された各光電変換素子毎のＢＶ値はニューロコンピュータ２５に供給されるとともに、選択回路（マルチプレクサ）２７に供給される。
　
選択回路２７の出力は選択された主要部の輝度信号から山登りサーボ方式による焦点検出のための演算を行なう演算回路２８に供給される。演算回路２８の出力はドライバ２９に供給され、ドライバ２９はこれに基づいて、合焦機構２０ａを駆動させ、撮影レンズ２０の位置を移動する。
　ニューロコンピュータ２５の基本ブロック構成は第５図に示す通りでもよいが、ここでは、高速化をはかるため、第１０図に示すような並列コンピュータにより学習を行なう。
　ここで、学習モードについて説明する。学習を効率的に進めるために、ニューラルネットワークは第１４図に示すように、各行ごとに独立したニューラルネットＳｌｌ、…で学習を行ない、出力層Ｓ０で統合する。ニューラルネットワークは、入力層３７、中間層３８、出力層３９の３層で構成されるとし、学習の原理は前述した通りである。
　ここで、説明の簡単化のために、光電変換素子は、第１５図に示すように、４行７列に配置されているとする。
　第１６図に
被写体の具体例を示す。（ａ）はポートレートであり、この場合は、目に焦点を合わせるようにするため被写体主要部はＰ３３とする。
ニューロコンピュータ２５にこのような被写体パターンを入力し、これらの主要部の位置を教師信号として与え、実際の出力が教師信号と一致するように結合の強さＷｊｌを学習させることにより、どのような被写体が入力された場合でも自動的に正しい主要部を出力することができる。
　
「第１図（この発明による焦点検出装置の一実施例のブロック図）
　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
　
２　引用例１に記載された発明の認定
　上記記載（図面の記載も含む）から、引用例１には、
「意図した領域に自動的に合焦させることができる焦点検出装置を備えた撮影カメラであって、
　複数の光電変換素子からなる受光部２１と、前記受光部２１上に被写体像を結像させる光学系と、前記受光部２１の出力に接続され被写体主要部の位置を表わす信号を出力するネットワークを有し、光学系は絞り１９と撮影レンズ２０を含み、
　絞り１９を介した被写体像が光電変換素子をエリア状に配置してなる受光部２１に入射され、受光部２１からは、光電変換素子毎に、絞り込まれた状態における被写体の輝度情報が出力され、増幅器２２、Ａ／Ｄ変換器２３を介してディジタル値化されＢＶ’値として演算回路（ＡＬＵ）２４に供給され、演算回路２４において、絞り１９を通過した光から被写体の輝度ＢＶ値（＝ＢＶ’−ＡＶｏ）を演算し、
　演算回路２４から出力された各光電変換素子毎の被写体の輝度ＢＶ値はニューロコンピュータ２５に供給されるとともに、選択回路（マルチプレクサ）２７に供給され、
　ニューロコンピュータ２５の出力により光電変換素子の出力の中から被写体主要部の信号が選択され、
　選択回路２７の出力は選択された主要部の輝度信号から山登りサーボ方式による焦点検出のための演算を行なう演算回路２８に供給され、演算回路２８の出力はドライバ２９に供給され、ドライバ２９はこれに基づいて、合焦機構２０ａを駆動させ、撮影レンズ２０の位置を移動し、
　被写体のパターンがポートレートであるときは、ニューロコンピュータ２５にこのような被写体パターンを入力し、これらの主要部の位置を教師信号として与え、実際の出力が教師信号と一致するように結合の強さＷｊｌを学習させることにより、どのような被写体が入力された場合でも自動的に正しい主要部を出力することができ、その結果として、選択回路２７により目に焦点を合わせるように被写体主要部が選択される撮影カメラ。」の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
　
３　原査定の拒絶の理由に引用され、本願の出願前に頒布された刊行物である特開平９−２５１５３４号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面とともに、次の事項が記載されている。
　
「【００１９】
【発明の実施の形態】個人認証は画像を用いたセキュリティ技術において不可欠な要素技術である。ここでは、顔認証を用いた個人認証装置を例にとって説明する。図１は本発明の一実施形態に係る個人認証装置の概略構成を示すブロック図である。本装置は、画像入力部１１、顔領域抽出部１２、特徴点抽出部１３、特徴点セット候補選択部１４、パターン評価部１５、正規化生成部１６、認識部１７からなる。
【００２０】画像入力部１１は、認識対象となる人物の画像を入力するためのものであり、例えばＴＶカメラからなる。この画像入力部１１から入力された画像は、Ａ／Ｄ変換器によりテジタル化されて顔領域抽出部１２に送られる。
【００２１】顔領域抽出部１２は、画像入力部１１から送られてきた入力画像から当該人物の顔領域を常時抽出し続ける。本実施形態では、予め登録された標準顔画像（テンプレート）を全画面に渡って移動させながら相関値を計算し、最も高い相関値を有する領域を顔領域とする。相関値が設定された閾値より低い場合は、顔が存在しないとする。具体的には、最大相関値を「１００」とした場合、閾値を「３０」に設定する。顔の向き変化に対応するするために、複合類似度などにより複数のテンプレートを用いると、さらに安定に顔領域を抽出できる。この処理は先に述べたカラー情報に基づく抽出法に置き換えても良い。
【００２２】特徴点抽出部１３は、後述する図３の分離度フィルタを用いて、抽出部１２によって抽出された顔領域の中から眼球（黒目）や鼻穴などの特徴徴点の候補を抽出する。この際、顔領域全体を処理すると時間が掛かるので、輝度が閾値より小さいピクセルに対してのみ出力を求める。この閾値は顔領域内の輝度分布から自動的に例えばモード法などで決める。
【００２３】また、特徴点のサイズの変化に対応するために幾つかのサイズの分離度フィルタを同時に適用し、最大値の出力をしたサイズをその点のサイズ、その値を出力値とする。全対象領域に対して処理が完了したら、ガウシアンフィルタを用いて平滑化した後に局所最大点を抽出して特徴点の候補とする。
【００２４】特徴点セット候補選択部１４は、構造パラメータ算出部と配置評価部からなる。構造パラメータ算出部は、抽出された特徴点候補群から構造パラメータを算出する。この構造パラメータは配置評価部に送られ、配置評価部は評価関数に基づいて評価値を算出し、その値が高い方から上位ｎ候補を当該特徴点セット（ここでは、黒目と鼻穴の４点からなる特徴点セット）の候補として選択する。
【００２５】パターン評価部１５は、特徴点セット候補選択部１４によって選択されたｎ個の特徴点セット候補に対して、予め登録してある目、鼻、口領域などのテンプレート１５ｂとの類似度を類似度計算部１５ａで計算してその加重和の整合度を求め、最も高い整合度を持つ特徴点セットを正しい組合せと決定する。
【００２６】正規化生成部１６は、パターン評価部１５で決定された特徴点セットから正規化画像を生成する。正規化生成部１６で生成された正規化画像は、認識部１７に送られる。
【００２７】認識部１７は、類似度計算部１７ａと画像記憶部１７ｂを有し、正規化生成部１６で生成された正規化画像と予め登録されている各登録者の辞書画像との類似度を計算し、類似度が高い辞書画像を表す人物を当人と識別する。その際に複合類似度を用いて識別する。
【００２８】次に、同実施形態の動作を説明する。大まかな処理の流れを図２に示す。ここでは、黒目、鼻穴の４点からなる特徴点セットを抽出する場合を例に説明する。この画像は、通常ディスプレイの前面下部にＴＶカメラを設置した場合に得られる。
【００２９】画像入力部１１によって認識対象となる人物の画像が得られると、顔領域抽出部１２は当該人物の顔領域を抽出する。なお、人物画像の入力に際し、ここでは鼻穴が見える画像を取り込むものとする。
【００３０】ここで、顔領域抽出部１２は、分離度フィルタを用いて、顔領域の中から黒目、鼻穴、口などの特徴点を抽出する。この場合、図３（ａ）、（ｂ）に示すような円形あるいは楕円形の内部領域１と外部領域２から構成されるマスクを準備する。ここで、内側領域１と外側領域２間で輝度などの画像特徴量がどの程度分離されているかの量、すなわち、“分離度”を多変量解析における線形判別式から定義される。マスクが円形の場合は黒目、鼻穴などの円形状の特徴点にフィットする程「１．０」に近い値を出力する（図３（ｃ））。対象領域の形状が円形から離れる連れて出力値は低下してゆき、円形特徴がない領域では、ほぼ「０」に近い値に出力する。・・・以下略・・・。」
　
「【００３５】複数の異なる形状のフィルタを同時に適用して、これらの出力値の分布を調べることで、さらに確実な特徴点抽出が実現できる。例えば、目は円形と楕円形状のフィルタに対して高い値を出力するので、円形と楕円フィルタの両方の出力値が高い部分を目候補として抽出すれば安定性が増す。
【００３６】抽出された特徴点候補は明らかに構造的に誤った特徴点を含むので、特徴点セット候補選択部１４は顔の構造的な制約を用いて特徴点組合せ（セット）の候補を絞り込む。例えば、図５に構造パラメータを示す。
【００３７】図中Ｅ１、Ｅ２は黒目の中心点、Ｎ１，Ｎ２は鼻穴の中心点、Ｍ１、Ｍ２は口の端点、ｌｅｎ１，ｌｅｎ２，ｌｅｎ３はそれぞれＥ１とＥ２、Ｎ１とＮ２、Ｍ１とＭ２の距離である。ｌｅｎ４はＥ１とＥ２の中点Ｃ１とＮ１とＮ２の中点Ｃ２を結んだ距離である。また、θ１はベクトルＥ１Ｅ２とベクトルＮ１Ｎ２のなす角度、θ２はベクトルＥ１Ｅ２とベクトルＣ１Ｃ２がなす角度である。各構造パラメータを用いて以下の評価関数を設定する。
【００３８】
【数２】
【００３９】実際の適用の際には、膨大な組合せによって処理時間が増加するのを防ぐために、予めｌｅｎ１／ｌｅｎ２やｌｅｎ１／ｌｅｎ５に対する閾値を実験的に決め
ておくと良い。
【００４０】しかして、特徴点セット候補選択部１４は評価値Ｖalの高い方から上位ｎ個を特徴点セットを候補として算出する。この場合、ｎを大きく設定するほど正しい特徴点セットが含まれる率が高くなるが、処理時間が多くなる。ここでは、ｎ＝１０と設定する。
【００４１】次に、パターン評価部１５において、顔領域から各特徴点の位置を基準にして代表的な特徴点のサイズ、例えば黒目のサイズに依存した大きさの矩形領域を切り出す。あるいは、先に抽出している大まかな顔領域のサイズを基準にしても良い。図４に目および口端領域の切り出しの例を示す。この切り出された矩形領域と予め登録してある目、鼻、口領域などの部分テンプレートの類似度を計算する。」
　
「【図１】（本発明の一実施形態に係る人物認証装置の構成を示すブロック図。）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
　
「【図５】（本発明の一実施形態における正規化画像を示す図）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
　
第４　本願発明と引用発明の対比、及び、当審の判断
１　対比
（１）ここで、本願発明と引用発明を対比する。
　
　引用発明の「意図した領域に自動的に合焦させることができる焦点検出装置を備えた撮影カメラ」と本願発明の「自動焦点制御可能な撮像装置」とは「自動焦点制御可能な撮影装置」である点で一致する。
　
　引用発明の「複数の光電変換素子からなる受光部２１」は、その上に「被写体像を結像させる」ものであり、「光電変換素子毎に、絞り込まれた状態における被写体の輝度情報」を出力するものであるから、引用発明の「複数の光電変換素子からなる受光部２１」と本願発明の「被写界の画像を電子的に撮像する撮像手段」とは「被写界の画像を形成し画像に関する情報を出力する手段（以下、「画像形成手段」という。）」である点で一致する。
　
　引用発明の「ニューロコンピュータ２５」は「演算回路２４から出力された各光電変換素子毎の被写体の輝度ＢＶ値」が供給されて、「その出力により光電変換素子の出力の中から被写体主要部の信号が選択」されるものであり、また、「選択回路２７」は「被写体のパターンがポートレートであるときは、ニューロコンピュータ２５にこのような被写体パターンを入力し、これらの主要部の位置を教師信号として与え、実際の出力が教師信号と一致するように結合の強さＷｊｌを学習させることにより、どのような被写体が入力された場合でも自動的に正しい主要部を出力することができ、その結果として、目に焦点を合わせるように被写体主要部」を選択するものであるから、引用発明の「ニューロコンピュータ２５」及び「選択回路２７」と、本願発明の「前記撮像手段により得られた画像から目を検出して、目の位置情報を出力する目検出手段」とは、「画像形成手段により得られた画像から、目の位置情報を出力する手段」である点で一致する。
　また、引用発明において「選択回路２７の出力は選択された主要部の輝度信号から山登りサーボ方式による焦点検出のための演算を行なう演算回路２８に供給され」ることを踏まえると、上記と同様に、引用発明の「ニューロコンピュータ２５」及び「選択回路２７」と、本願発明の「前記目検出手段により出力された目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定する焦点領域決定手段」とは、「目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定する焦点領域決定手段」である点で一致する。
　
　引用発明の「選択された主要部の輝度信号から山登りサーボ方式による焦点検出のための演算を行なう演算回路２８」の「出力」が本願発明の「焦点情報」といえるから、引用発明の「選択された主要部の輝度信号から山登りサーボ方式による焦点検出のための演算を行なう演算回路２８」の「出力」に基づいて駆動される「合焦機構２０ａ」が、本願発明の「前記焦点領域決定手段により決定された領域から得られた焦点情報に基づいて、合焦制御する合焦手段」に相当する。
　
（２）一致点
　したがって、本願発明と引用発明とは、
「自動焦点制御可能な撮影装置であって、
　被写界の画像を形成し画像に関する情報を出力する画像形成手段と、
　前記画像形成手段により得られた画像から、目の位置情報を出力する手段と、
　前記目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定する焦点領域決定手段と、
　前記焦点領域決定手段により決定された領域から得られた焦点情報に基づいて、合焦制御する合焦手段と
　を有する撮影装置。」の発明である点で一致し、次の各点において相違する。
　
（３）相違点
ア　相違点１
　自動焦点制御可能な撮影装置における画像形成手段が、本願発明においては「電子的に撮像する撮像手段」であり、本願発明が上記「電子的に撮像する撮像手段」を備える「撮像装置」であるのに対して、引用発明においてはそのような限定がない点。
　
イ　相違点２
　本願発明は、「撮像手段により得られた画像から顔を検出して、顔の位置情報を出力する顔認識手段」を備えるのに対して、引用発明においてはそのような限定がない点。
　
ウ　相違点３
　画像から目の位置情報を得るに際して、本願発明は「画像から目を検出して」目の位置情報を得るのに対して、引用発明においてはそのような限定がない点。
　
エ　相違点４
　目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定するのが、本願発明においては「前記顔認識手段により顔が検出されると（顔が検出された後）」であるのに対して、引用発明においてはそのような限定がない点。
　
２　当審の判断
（１）相違点の検討
ア　相違点１について
　自動焦点制御可能な撮影装置における画像形成手段に関して、焦点検出のための画像形成手段を撮像手段（撮像素子）を用いて行うことは、例えば、特開平６−２０５２６５号公報（【０００２】段落参照）、特開平１１−１７７８７５号公報（【０００３】段落参照）にも記載されているように周知の技術である。
　引用発明においても、上記の周知技術を採用して、上記相違点１に係る本願発明の発明特定事項を得ることは当業者が容易に想到し得たことである。
　
イ　相違点２ないし４について
　引用例２の【００２１】段落の記載から、引用例２の「顔領域抽出部１２」は「画像入力部１１から送られてきた入力画像から当該人物の顔領域を抽出」するものであるから、引用例２には、本願発明の「撮像手段により得られた画像から顔を検出して、顔の位置情報を出力する顔認識手段」（相違点２）が記載されているといえる。
　
　また、引用例２の【００２２】及び【００２９】の各段落の記載から、引用例２の「特徴点抽出部１３」は上記「顔領域抽出部１２」で得られた顔領域の画像から特徴点である黒目を抽出（検出）するものであり、【００３７】及び【００４１】の各段落、並びに、【図５】の記載から、上記抽出（検出）された黒目の位置の情報を得ているといえるから、引用例２には「画像から目を検出して目の位置情報を得る」こと（相違点３）が記載されているといえる。
　
　さらに、引用例２の【００２０】〜【００３０】段落の記載から、引用例２の【図１】における矢印（↓及び←）は、データの入力の流れを示しているということができ、引用例２には、顔認識手段により顔が検出された後に、目検出手段により目の位置情報が出力されることが記載されているといえる。したがって、引用例２には、「前記顔認識手段により顔が検出された後」に「目検出手段により目の位置情報が出力され」こと（相違点４に関連する事項）が記載されている。
　
　そして、引用発明と引用例２に記載された発明とは、人の顔における「目」の位置情報を抽出する技術である点において一致しており、「目」の位置情報を抽出するという技術課題において共通するものであるから、引用発明においても、引用例２に記載された上記の技術的事項を適用して、「撮像手段により得られた画像から顔を検出して、顔の位置情報を出力する顔認識手段」を備え、また、「画像から目を検出して目の位置情報を得る」とし、さらに、目検出手段により出力された目の位置情報に合わせて焦点情報を得る領域を決定するのが「前記顔認識手段により顔が検出された後」（の「目検出手段により目の位置情報が出力され」た時点のさらに後）として、上記相違点２ないし４に係る本願発明の発明特定事項を得ることは当業者が容易に想到し得たことである。
　
（２）そして、本願発明によってもたらされる効果は、引用発明、引用例２に記載された技術的事項及び周知技術から当業者が予測し得る程度のものである。
　
（３）まとめ
　したがって、本願発明は、引用発明、引用例２に記載された技術的事項及び周知技術に基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
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、引用発明、引用例２に記載された技術的事項及び周知技術に基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５　結言
　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から、その余の請求項に係る発明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。