【事件の表示】
　平成１０年特許願第３０００８９号「画像検索装置および画像検索方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　５月１２日出願公開、特開２０００−１３２５５４〕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１０年１０月２１日の出願であって、平成２０年３月２５日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年５月１日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、同年５月３０日付けで手続補正がなされたものである。
  
  
第２　平成２０年５月３０日付けの手続補正についての補正却下の決定  
 　  
〔結論〕
　
　平成２０年５月３０日付けの手続補正を却下する。  
　
〔理由〕
　
１．補正内容
　平成２０年５月３０日付けの手続補正（以下、「本件補正」と呼ぶ。）は、特許請求の範囲の請求項１を、下記の＜補正前の請求項１＞から＜補正後の請求項１＞に変更する補正事項を含むものである。
　
＜補正前の請求項１＞ 
「【請求項１】
　複数の画像を格納している画像データ記憶部と、
　該画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別する画像検索フィルタと、
　該画像検索フィルタに対して、検索対象の画像に類似のサンプル画像である例画像を少なくとも設定する例／反例画像選択部と、
　該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から演算して所定数の出力値を出力すると共に、該所定数の出力値を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部とを備えていることを特徴とする画像検索装置。」
　
＜補正後の請求項１＞
「【請求項１】
　複数の画像を格納している画像データ記憶部と、
　該画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別する画像検索フィルタと、
　該画像検索フィルタに対して、検索対象の画像に類似のサンプル画像である例画像を少なくとも設定する例／反例画像選択部と、
　該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から
所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力する
所定数の変換係数
　
　
２．本件補正に対する判断
　本件補正のうちの上記補正事項は、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「フィルタ学習部」を「該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から演算して所定数の出力値を出力すると共に、該所定数の出力値を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」から「該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」に限定するものであって、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を目的とするものに該当する。
　そこで、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」と呼ぶ。）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、以下検討する。
　
２−１．本願補正発明の解釈について
　本願補正発明を表している、上記「１．」の＜補正後の請求項１＞の欄に転記した本件補正後の請求項１の記載中には、「画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別する画像検索フィルタ」なる記載（以下、「記載Ａ」と呼ぶ。）と「該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタ」なる記載（以下、「記載Ｂ」と呼ぶ。）とがある。そして、その両者は、共に「画像検索フィルタ」についての記載でありながら、当該「画像検索フィルタ」なる語を修飾する表現が異なっている。そのため、該補正後の請求項１の記載のみからは、上記両者の異同が必ずしも明確でない。そこで、発明の詳細な説明の記載等を参酌し、先ず上記両者の異同について検討しておく。
　下記（１）〜（４）の事情を勘案すると、上記記載Ａが表している「画像検索フィルタ」と上記記載Ｂが表している「画像検索フィルタ」とは、相互に同じものであり、上記両方の記載は、その両方があいまって、本願補正発明でいう「画像検索フィルタ」が「画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別するものであって、かつ、検索対象の画像と例画像との類似の程度を判定するもの」であることを表している、と解するのが相当である。
（１）上記記載Ｂが導入された平成２０年２月１２日付けの手続補正書と共に提出された同日付けの意見書の記載、本件補正の内容を説明した平成２０年５月３０日付けの手続補正書（方式）の記載、本願明細書の記載全体、を総合的に勘案すると、本願補正発明は、本願出願当初の請求項１に係る発明に対応するものと認められるが、該出願当初の請求項１には、「画像検索フィルタ」を含む記載としては、上記記載Ａの他は「該画像検索フィルタ」という記載しかなく、上記記載Ｂの記載箇所に対応する「フィルタ学習部」を特定する記載箇所にも「該画像検索フィルタ」と記載されていた。　
（２）仮に、上記記載Ａが表す「画像検索フィルタ」と同記載Ｂが表す「画像検索フィルタ」とが相互に異なるものであると解した場合には、請求項１の記載と発明の詳細な説明の記載とが対応しなくなるとともに、２つの「画像検索フィルタ」相互の関係、２つの「画像検索フィルタ」を設けることの本願補正発明における技術上の意義が理解できなくなる。
（３）上記記載Ａ、Ｂはいずれも、特許法第３６条第５項でいう「特許出願人が特許を受けようとする発明を特定するために必要と認める事項」であるから、本願補正発明の解釈は、その両方の記載内容と整合したものである必要がある。
（４）上記記載Ａ、Ｂがあいまって、「画像検索フィルタ」が「画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別するものであって、かつ、検索対象の画像と例画像との類似の程度を判定するもの」であることを表しているという解釈は、本願明細書の発明の詳細な説明の記載全体から理解される事項とも、特許請求の範囲の他の箇所の記載とも、意見書や審判請求書の記載とも矛盾しない。
　
２−２．引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平９−１０１９７０号公報（以下、「引用例」と呼ぶ。）には、以下の事項が記載されている。
　
「【請求項１１】　複数の登録画像を特徴量とともに記憶する手段と、
前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時に表示する手段と、
前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を複数指定する類似画像指定手段と、
前記複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、
前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算することによって新たな候補画像を選出する候補選出手段と、
を備えたことを特徴とする画像検索装置。」
　
「【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、候補画像のなかから希望画像に類似する画像や全く異なる非類似画像を複数指定した場合や、また、これに基づいて選出された新たな候補画像に対して同様の操作を繰り返した場合に、類似指定・非類似指定された候補画像の特徴量の相関に基づいて重み付けを修正することにより選択条件の精度を向上した画像検索方法および画像検索装置に関する。」
　
「【００５２】次に、図５，図６のフローチャートおよび図７〜図１１の説明図を参照して同画像検索装置の動作を説明する。同図において、処理が開始されると、表示部２を構成する例えばＣＲＴ表示装置の画面上には、互いに特徴の異なる９個の候補画像を含む初期画面が表示される（ｓ１）、この初期画面を表示しつつ検索者の操作があるまで待機する（ｓ２）。初期画面においてウィンドウ１０（図２参照）に表示される９個の候補画像を図７に示す。なお、表示されている候補画像に所望のものがない場合には、図２で説明したスクロールバー１１をカーソル１４でクリックすると、新たな９個の候補画像がウィンドウ１０に表示される。この画面表示でマウス１５を操作してカーソル１４を移動させ、候補画像Ｇ１〜Ｇ９のいずれかの位置でマウススイッチをクリックすることにより類似指定操作が行われる（ｓ３）。なお、この実施態様の装置では、初期画面が表示されているとき、すなわち、１回目の検索サイクルにおいては、１つの候補画像が類似指定されたとき、ｓ４，ｓ５の判定動作をスキップして自動的にｓ１２の検索条件生成動作に進むようにしている。これは、初期画面は、概略の検索範囲の指定を受け付けるために、全く種類の異なる９個の候補画像を表示するようにしているため、複雑な類似・非類似指定を受け付けて検索条件を生成してもそれほど検索効果が上がらないと考えられるためである。なお、１検索サイクルは、候補画像の表示→類似・非類似画像の指定→検索条件生成→次の候補画像選出→選出された候補画像の表示の工程からなっている。
【００５３】２回目以後の検索サイクルにおける類否指定においては、上記類似指定操作が行われると、類似指定された候補画像（類似画像）には図中丸印で示される類似マーク１２が表示され、その候補画像の画像ナンバが類似画像バッファに記憶される（ｓ１０）。また、図示しないキーボードのシフトキーをオンしながらマウススイッチをクリックすると、カーソル位置の候補画像が非類似画像として指定される（ｓ４）。この非類似指定操作を行うと、非類似指定された候補画像には図中×印で示される非類似マーク１３が表示され、その候補画像の画像ナンバが非類似画像バッファに記憶される。２回目の検索サイクルの表示画面である図９の例では、候補画像Ｇ８と候補画像Ｇ９に類似マーク１２が表示され、候補画像Ｇ６と候補画像Ｇ７に非類似マーク１３が表示された状態が示されている。
【００５４】その後、類否指定操作の完了を指示する操作が行われると（ｓ５）、類否指定結果に基づいて、検索条件生成処理（ｓ１２：図６参照）を行う。
【００５５】図６は検索条件生成処理動作を示すフローチャートである。まず、類似指定された候補画像すなわち類似画像があるか否かを判断する（ｓ２０）。これは、類似画像バッファに画像ナンバが記憶されているか否かで判断される。類似画像バッファに画像ナンバが１つまたは複数記憶されている場合には、類似画像があるとしてｓ２２に進む。ｓ２２では指定された類似画像が１つか否かを判断する。１つの場合には、その類似画像の特徴量を示す座標を類似座標として設定する。また、類似画像が複数ある場合には、これら複数の類似画像の座標の平均値を算出し、これを類似座標とする（ｓ２４）。一方、類似画像が指定されていない場合には、原点を類似座標とする（ｓ２１）。なお、この検索条件生成処理動作において、座標値、すなわち、ｎ個の特徴量を表現するｎ次元空間の座標軸は、全て−１〜＋１に正規化されているものとする。したがって、原点は、全ての特徴量において最も普通の（特徴のない）画像を示している。
【００５６】つぎに、非類似指定された候補画像すなわち非類似画像があるか否かを判断する（ｓ２５）。これは、非類似画像バッファに画像ナンバが記憶されているか否かで判断される。非類似画像バッファに画像ナンバが１つまたは複数記憶されている場合には、非類似画像が指定されているとしてｓ２７に進む。ｓ２７では非類似画像が１つか否かを判断する。１つの場合には、その非類似画像の特徴量を示す座標をそのまま非類似座標として設定する。また、非類似画像が複数の場合には、これら複数の非類似画像の座標の平均値を算出し、これを非類似座標とする（ｓ２９）。一方、非類似画像が指定されていない場合には、原点を非類似座標とする（ｓ２６）。なお、この検索条件設定処理が行われるときは、少なくとも、１つの候補画像が類似指定または非類似指定されているため、類似座標，非類似座標がともに原点となることはない。
【００５７】このようにして求められた類似座標および非類似座標に基づいて検索座標を算出する（ｓ３０）。検索座標とは、検索者の類否指定に基づいて求められた「検索者が検索していると思われる仮想的な」画像データの特徴量を表す座標であり、この検索座標の特徴量と同一の特徴量を有する画像が画像データベースに記憶されていない場合が殆どであるため、実際の検索はこの検索座標に近い特徴量を有する画像データを次の検索サイクルの候補画像として選出する動作となる。」
　
「【００６３】２回目以後の検索サイクルにおける検索条件生成処理であればｓ３３以下の係数更新処理を行う。係数更新処理とは、ｎ個の特徴量すなわちｎ次元の座標軸をそれぞれの重要度に応じて重み付けする係数ａ1 〜ａn を、類似指定および非類似指定された候補画像の座標値すなわち特徴量に基づいて更新する処理である。その原理は、複数の類似画像が指定された場合、それら複数の類似画像の特徴量を各々比較したとき、値が近似している特徴量と値が離れている特徴量があるとする。全ての類似画像において常に値が近似し安定している特徴量は、検索者がその特徴量に関してはその程度の値であるべきとして重要視している特徴量ということができる。一方、複数の類似画像においてそれぞれ値が異なっている特徴量は、検索者がその特徴量に関してそれ程考慮を払っていないすなわち重要視していない特徴量ということができる。そこで、重要視されている特徴量の重みを増し、重要視されていない特徴量の重みを少なくすることによって検索者の意図に沿った検索を行うことができる。
【００６４】検索は、図３の画像データベースのなかから検索座標との距離が小さい画像データを有力な候補として優先して選出する処理であり、検索座標と画像データとの距離は、一般的には、
（Ｆ01−Ｆ11）2 ＋（Ｆ02−Ｆ12）2 ＋……＋（Ｆ0n−Ｆ1n）2で表現される。ここで、Ｆ0i（ｉ＝１〜ｎ）は、検索座標の各座標軸の値（特徴量）であり、Ｆ1i（ｉ＝１〜ｎ）は、距離を求められている画像データの各座標軸の値（特徴量）である。
【００６５】そこで、この距離の算出式に重み付け係数ａi （ｉ＝１〜ｎ）を用いて各特徴量の重みを調整する。すなわち、
ａ1 （Ｆ01−Ｆ11）2 ＋ａ2 （Ｆ02−Ｆ12）2 ＋…＋ａn （Ｆ0n−Ｆ1n）2で重み付けされた距離を求める。ａi が大きければ、その特徴量の差が強調され、少しでも両者に差があれば算出される距離が大きくなる。したがって、大きい係数ａi が与えられている特徴量が、検索座標に近似する（差が小さい）画像データが優先的に候補として選出されることになる。一方、ａi が小さければ、その特徴量の差は距離の増減にあまり影響を与えず、この特徴量の差の大小に拘らず他の特徴量の近似性に基づいて候補が選出されることになり重要度が低くなる。このように、複数指定された類似画像の全てにおいて同じ程度の大きさになっている特徴量の係数を大きくし、それぞれ異なっている係数を小さくすることにより、検索者の意図をよりよく反映した検索をすることができる。」
　
「【００６７】なお、この重み付け係数の更新処理は、上述したように、同じ画面上で指定された複数の類似画像間の相関に基づいて行われるのみならず、複数回の検索サイクルを行った場合、前回の検索座標（特徴量）と今回選択された類似画像の座標（特徴量）との相関に基づいて行うこともできる。本実施態様では両方の係数更新処理を行っている。また、非類似画像が複数指定された場合に、これらの特徴量の相関に基づいて係数を更新することも可能であり、本実施態様では、これの処理も行っている。」
　
「【００６８】図７〜図１０の候補画像表示画面を用いてこれを説明する。検索者は、たとえば「動物ワッペン」を検索するため図７の初期画面から、概略の検索分野としてＧ１のワッペンの画像を類似画像として指定する。初期画面の場合には、１つの類似指定によって自動的に検索条件生成処理に移行するため、ｓ２０〜ｓ３２およびｓ１３，ｓ１４の動作によって図８の候補画像が選出される。しかし、上記ワッペンの画像はワッペンの形状の特徴とともに左右対象という特徴を備えている。最初は全ての特徴量を平等に扱って候補画像が選出されるため（ｓ３２参照）、図８のＧ７の画像のような単に左右対象であることのみが類似するような図形も候補として選出される。そこで、検索者は、図８の９個の候補画像のなかから、図９のようにＧ８，Ｇ９のワッペンを類似画像として指定し、Ｇ６，Ｇ７のような単なる左右対象の図柄を非類似画像として指定する。この指定によって、検索座標が決定されるとともに、Ｇ８，Ｇ９の相関および前回（図７）の検索座標との相関に基づいて重み付け係数ａ1 〜ａn が更新され、ワッペン形状を表現する特徴量が強調されるとともに、単なる左右対象を表現する特徴量の重みが小さくされる。この係数を適用した検索により、図１０のように、ほぼ検索者が意図する「動物ワッペン」の候補画像が選出される。」
　
「【００７２】また、繰り返し検索を行い、重み付けを変更された係数セット（ａ1 ，ａ2 ，……，ａn ）およびそのときの検索座標（Ｆ01，Ｆ02，……，Ｆ1n）は、この検索者がある意図を以て検索した結果であり、その意図が反映されている。たとえば、「ヨーロッパ的な」図柄を検索した結果の係数セットおよび検索座標は、次回再度「ヨーロッパ的な」図柄を検索する場合にはそのまま用いることができるものであり、この検索者の感性でヨーロッパ的と感じるものを有効に抽出できるものである。
【００７３】そこで、検索操作が終了すると、ｓ１５において、ＣＲＴ表示装置には、図１３に示すようなダイヤログが表示される。このダイヤログの名称入力欄に、たとえば、「ヨーロピアンセット」などの名称を入力し、ＯＫボタンをクリックすると、検索終了時に設定されていた係数セットと検索座標をヨーロピアンセットパラメータとして保存する。これをプリセットパラメータとして検索時に読出可能にすれば、自動的にこれに基づいた検索がなされ、最初から相当程度まで絞り込んだ検索を行うことができるため、検索の効率を向上することができる。」
　
　ここで、上記記載事項を技術常識に照らせば、以下のことがいえる。
（１）引用例の請求項１１でいう「候補選出手段」は、「登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および『複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段によって増加された』重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算することによって新たな候補画像を選出する」ものであるが、そこでいう「新たな候補画像」は、「登録画像の中から所望の画像であると判別された画像」であるということができ、また、該「候補選出手段」は、その中で「検索対象の画像と類似画像との類似の程度を判定」しているということができるから、該「候補選出手段」は、「各登録画像が所望の画像かどうかを判別するものであって、かつ、検索対象の画像と類似画像との類似の程度を判定するもの」ということができる。
（２）上記「候補選出手段」が用いる「類似画像の特徴量」および「『複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段によって増加された』重み付け」は、引用例の上記段落【００７３】でいう「パラメータ」に対応するものであり、該「候補選出手段」は、該「パラメータ」がセットされることで、該「パラメータ」により規定された特性を有する「画像検索フィルタ」として機能するものである。
（３）上記「パラメータ」は、上記「類似画像の特徴量」を用いて生成されるものであり、その生成は、画像検索装置の使用者の教示により、上記「画像検索フィルタ」を、該使用者が望むものに近づくように適応させるものといえるから、該生成は、上記「画像検索フィルタ」の生成であるともいえ、また、その生成は、学習とも呼び得る。したがって、引用例の画像検索装置は、「画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」と呼び得る部分を有している。
（４）引用例の請求項１１でいう「類似画像指定手段」により指定された類似画像は、「検索対象の画像に類似のサンプル画像」であって、上記「画像検索フィルタ」の学習に使用されるものであるから、引用例の画像検索装置は、「画像検索フィルタに対して、検索対象の画像に類似のサンプル画像である類似画像を少なくとも設定する類似画像選択部」と呼び得る部分を当然に有している。
　
　したがって、引用例には、
「複数の登録画像を記憶する手段と、
　該記憶する手段に記憶されている各登録画像が所望の画像かどうかを判別する画像検索フィルタと、
　該画像検索フィルタに対して、検索対象の画像に類似のサンプル画像である類似画像を少なくとも設定する類似画像選択部と、
　該画像検索フィルタが該記憶する手段に記憶されている各登録画像を判別できるように、該類似画像選択部によって設定された該類似画像から複数の特徴量を求め、該複数の特徴量を用いて、検索対象の画像と該類似画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部とを備えている画像検索装置。」の発明（以下、「引用例記載発明」と呼ぶ。）が記載されているといえる。
　
２−３．本願補正発明と引用例記載発明との対比
　本願補正発明と引用例記載発明とを対比すると、以下のことがいえる。
（１）引用例記載発明の「登録画像を記憶する手段」は、本願補正発明の「複数の画像を格納している画像データ記憶部」に相当する。
（２）引用例記載発明の「類似画像」は本願補正発明の「例画像」に相当し、引用例記載発明の「類似画像選択部」は、本願補正発明の「例／反例画像選択部」に相当する。
（３）本願補正発明でいう「所定の基底関数による複数の変換係数」は、例画像を特徴付ける係数であり、「特徴量」の一種といえるから、本願補正発明のの「フィルタ学習部」と引用例記載発明の「フィルタ学習部」とは、「該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部（類似画像選択部）によって設定された該例画像（類似画像）から複数の特徴量を求め、該複数の特徴量を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」である点で共通する。
　したがって、本願補正発明と引用例記載発明の間には、以下の一致点、相違点があるといえる。
　
（一致点）
「複数の画像を格納している画像データ記憶部と、
　該画像データ記憶部に格納されている各画像が所望の画像かどうかを判別する画像検索フィルタと、
　該画像検索フィルタに対して、検索対象の画像に類似のサンプル画像である例画像を少なくとも設定する例／反例画像選択部と、
　該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から複数の特徴量を求め、該複数の特徴量を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部とを備えていることを特徴とする画像検索装置。」である点。
　
（相違点）
　本願補正発明の「フィルタ学習部」は、「例／反例画像選択部によって設定された例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成する」ものであるのに対し、引用例記載発明の「フィルタ学習部」は、「例／反例画像選択部によって設定された例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成する」ものではない点。
　
２−４．判断
　
（１）相違点について　
　以下の事情を勘案すると、引用例記載発明の「フィルタ学習部」を、「例／反例画像選択部によって設定された例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成する」ものとすることは、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
ア．「所定の基底関数による複数の変換係数から選択された所定数の変換係数」を画像の特徴量とし、それを画像の検索に使用することは、拒絶査定に引用された「趙　誠培，インタラクティブ遺伝的アルゴリズムを用いたコンテンツベースの画像検索の検討，電気学会研究会資料，日本，社団法人電気学会，１９９８年３月５日，第９８−２３／３１巻，１９−２４ページ」にも示されるように周知である。
イ．引用例の特許請求の範囲に、「特徴量」としてどのようなものを使用するかについての限定がないことからも明らかなように、引用例記載発明は、「特徴量」として種々のものを利用可能な発明であると考えることができ、上記周知の「所定の基底関数による複数の変換係数から選択された所定数の変換係数」をその「特徴量」として利用することを妨げるべき事情は見当たらない。
ウ．引用例記載発明の「特徴量」として、上記「所定の基底関数による複数の変換係数から選択された所定数の変換係数」を用いる場合に、引用例記載発明の「フィルタ学習部」を「例／反例画像選択部によって設定された例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成する」ものとすることは、当業者が適宜なし得たことである。　
　
（２）本願補正発明の効果について  
　本願補正発明の構成によってもたらされる効果は、引用例に記載された発明及び周知技術から当業者ならば容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。 
　
（３）まとめ  
　以上によれば、本願補正発明は、引用例記載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ないものである。
　
３．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
　本件補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」と呼ぶ。）は、平成２０年２月１２日付けの手続補正書の請求項１に記載されたとおりのものであり、上記「第２」の「１．」の＜補正前の請求項１＞の欄に転記したとおりのものである。
　
２．引用例 
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例、及びその記載事項は、上記「第２」の「２．」の「２−２．」の項に記載したとおりである。
　
３．対比・判断 
　本願発明は、上記「第２．」で検討した本願補正発明から、「フィルタ学習部」を「該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から演算して所定数の出力値を出力すると共に、該所定数の出力値を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」から「該画像検索フィルタが該画像データ記憶部に格納されている各画像を判別できるように、該例／反例画像選択部によって設定された該例画像から所定の基底関数による複数の変換係数を求め、該複数の変換係数から選択された所定数の変換係数を出力すると共に、該所定数の変換係数を用いて、該検索対象の画像と該例画像との類似の程度を判定する画像検索フィルタを生成するフィルタ学習部」に限定する限定事項を省いたものである。 
　そうすると、本願発明の構成要件をすべて含み、さらに特定の限定を施したものに相当する本願補正発明が、上記「第２」の「２．」の項に記載したとおり、引用例記載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、引用例記載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。　 
　 
４．むすび 
　以上のとおり、本願発明は、引用例記載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、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。 
　したがって、本願は、他の請求項について検討するまでもなく、拒絶されるべきものである。  
　よって、結論のとおり審決する。