【事件の表示】
　特願２００４−５２４１７１「パターン分類のための画像セットを表す方法、パターン分類のための画像セットを表すシステムおよびコンピュータプログラム製品。」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年　２月　５日国際公開、ＷＯ２００４／０１２１４９、平成１７年１１月１７日国内公表、特表２００５−５３５０１７〕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】
１．手続の経緯
　本願は、２００３年７月２８日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００２年７月２９日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成２１年３月１２日付けの拒絶理由に対して、平成２１年５月２５日付けで手続補正がなされたが、平成２１年９月２５日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２２年１月４日付けで拒絶査定に対する審判請求がなされたものである。
　
２．本願発明
　本件発明は、特許請求の範囲の請求項１〜４５に記載された事項により特定されるものと認められるところ、その請求項１に係る発明は以下のとおりのものである。
「【請求項１】
　パターン分類のための画像セットを表す方法であって、
　入力空間の前記画像セットに対応するデータ点を受け取るステップと、
　前記データ点が近傍点であるかを示す近傍グラフを生成するステップと、
　前記近傍グラフに基づいて第１データ点と複数の他のデータ点との間のペア間の測地線距離を予測するステップと、
　前記第１データ点と複数の前記他のデータ点との間の前記ペア間の予測測地線距離を含む第１特徴ベクトルによって前記第１データ点を表すステップと、
　パターン分類のための前記特徴ベクトルの投影に最適な方向を取得するために、前記第１データと前記複数の他のデータ点との間の前記ペア間の測地線距離を含む前記第１特徴ベクトルを含む一対の特徴ベクトルセットにフィッシャー線形識別関数を適用するステップと
　からなるパターン分類のための画像セットを表す方法。」
　
３．引用刊行物
（１）原査定の拒絶理由に引用された「Joshua B. Tenenbaum et al., A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction, Science, 22 Dec. 2000, Vol. 290, No. 5500, pages 2319-2323」（以下、「引用刊行物」という。）には、次の事項が記載されている。なお、翻訳は当審が行ったものであり、要部に下線を付した。
　
（１−１）
「Here we describe an approach to solving dimensionality reduction problems that uses easily measured local metric information to learn the underlying global geometry of a data set. Unlike classical techniques such as principal component analysis (PCA) and multidimensional scaling (MDS), our approach is capable of discovering the nonlinear degrees of freedom that underlie complex natural observations, such as human handwriting or images of a face under different viewing conditions.」（第２３１９頁中段第８行〜第１４行）
（訳）
「こ
こで、我々は、データセットのグローバルジオメトリーを修得するために簡易に測定されたローカルな距離情報を用いる際の、次元圧縮問題を解決するためのアプローチを説明する。主成分分析(PCA)および多次元スケーリング(MDS)のような古典的技術と異なり、我々のアプローチは、異なる視認条件の下での顔のイメージや筆跡といった複雑な自然情報の背後にある非線形の自由度の発見に有用である。
　
（１−２）
「A canonical problem in dimensionality reduction from the domain of visual perception is illustrated in Fig. 1A. The input consists of many images of a person's face observed under different pose and lighting conditions, in no particular order. These images can be thought of as points in a high-dimensional vector space, with each input dimension corresponding to the brightness of one pixel in the image or the firing rate of one retinal ganglion cell. Although the input dimensionality may be quite high (e.g., 4096 for these 64 pixel by 64 pixel images), the perceptually meaningful structure of these images has many fewer independent degrees of freedom. Within the 4096-dimensional input space, all of the images lie on an intrinsically three-dimensional manifold, or constraint surface, that can be parameterized by two pose variables plus an azimuthal lighting angle. Our goal is to discover, given only the unordered high-dimensional inputs, low-dimensional representations such as Fig. 1A with coordinates that capture the intrinsic degrees of freedom of a data set.」（第２３１９頁左下欄第１行〜同頁中下欄第１４行）
（訳）
「視覚的な知覚の領域からの次元圧縮の正統な問題は、図1Aに記されている。その入力は、特別な規則を持たず、異なるポーズと照明条件の下で観察される多くの人の顔のイメージからなる。これらのイメージは、個々の入力イメージ中の1つのピクセルの明るさあるいは1つの網膜の神経節細胞の発火する割合に対応する次元と共に、高次元ベクトル空間中の点と見なすことができる。
入力次元はとても大きいが(例えば、64画素×64画素の4096)、これらのイメージの知覚的に意味のある構造には、あまり独立した自由度がない。4096次元の入力空間内では、すべてのイメージは、方位を加えた２姿勢変数によってパラメータ化される固有の３次元多様体上にある。
　
（１−３）
「Our approach builds on classical MDS but  seeks to preserve the intrinsic geometry of the  data, as captured in the geodesic manifold  distances between all pairs of data points. The  crux is estimating the geodesic distance between faraway points, given only input-space distances. For neighboring points, input-space distance provides a good approximation to geodesic distance. For faraway points, geodesic distance can be approximated by adding up a sequence of short hops between neighboring points.」（第２３１９頁右下欄下から８行〜第２３２０頁左上欄第４行）
（訳）
「我々のアプローチは古典的MDSに基礎を置くが、すべての組のデータ点の間の測地線多様体距離の中で捕らえられるように、データの固有のジオメトリーの保存を求める。
本アプローチのポイントは、入力空間距離だけを与えられて、遠い点の間の測地線距離を推定することである。近隣の点については、入力空間距離は測地線距離によい近似を与える。遠い点については、測地線距離は近隣の点間の「短いホップ」のシーケンスの合計により近似することができる。
　
（１−４）
「The complete isometric feature mapping, or Isomap, algorithm has three steps, which are detailed in Table 1. The first step determines which points are neighbors on the manifold M, based on the distances dx(i,j) between pairs of points i,j in the input space X. Two simple methods are to connect each point to all points within some fixed radius ε,or to all of its K nearest neighbors (IS). These neighborhood relations are represented as a weighted graph G over the data points, with edges of weight dx(i,j) between neighboring points (Fig. 3B).　
 In its second step, Isomap estimates the geodesic distances dM(i,j) between all pairs of points on the manifold M by computing their shortest path distances dG(i,j) in the graph G. One simple algorithm (16) for finding shortest paths is given in Table 1.
 The final step applies classical MDS to the matrix of graph distances DG = {dG(i,j)}, constructing an embedding of the data in a d-dimensional Euclidean space Y that best preserves the manifold's estimated intrinsic geometry (Fig. 3C). The coordinate vectors yi for points in Y are chosen to minimize the cost function 
　　　　E = ||τ(DG)- τ(Dy)||L2      (1)
where DY denotes the matrix of Euclidean distances {dy(i,j) = ||yi - yj||} and ||A||L2, the L2 matrix norm √ΣijＡ2ij. The τ operator converts distances to inner products (17), which uniquely characterize the geometry of the data in a form that supports efficient optimization. The global minimum of Eq. 1 is achieved by setting the coordinates yi to the top d’ eigenvectors of the matrix τ(DG) (13).」（第２３２０頁左上欄第８行〜第２３２１頁左上欄第６行）
（訳）
「完全な等大の特徴写像(すなわち
Isomap)アルゴリズムは3ステップを有している。それは表1に詳述される。第１ステップは、どれが、入力空間Ｘの点i,j間の距離dx(i,j)に基づく多様体Ｍ上の隣接点であるかを決定することである。２つの単純な方法は、固定した半径ε内のすべての点や、最も近い近隣(IS)であるすべてのＫに対して、それぞれの点が接続されるというものである。これらの近隣関係は、近隣の点(図3B)間の重み付けdx(i,j)の端と共にデータ点に関する重み付けされたグラフＧとして表わされる。
　
第2ステップで、Isomapは、グラフＧにおける最短のパス距離d
G
(i、j)の計算により、多様体Ｍ上のすべてのペア間の測地線距離d
M
(i、j)を推定する。
　
最終ステップは、ｄ次元ユークリッド空間Ｙのデータの埋め込みを構成するグラフ距離D
G
 = {d
G
(i,j)}の行列に古典的MDSを適用する。
　　　　E = ||τ(DG)- τ(Dy)||L2      (1)
ここで、ＤYは、ユークリッド距離{dy(i,j) = ||yi - yj||} と ||A||L2, the L2 matrix norm √ΣijＡ2ijである。τ演算子は距離を内積に変換する。それは、効率的な最適化を支えるものである形式のデータの幾何学をユニークに特徴付ける。式１の最小値は、座標ｙｉを行列τ(DG)のトップd’固有ベクトルにセットすることにより得られる。」
　
（１−５）
「For a set of synthetic face images, known to have three degrees of freedom, Isomap correctly detects the dimensionality (Fig. 2A) and separates out the true underlying factors (Fig.1A).The algorithm also recovers the known low-dimensional structure of a set of noisy real images, generated by a human hand varying in finger extension and wrist rotation (Fig. 2C) (20). Given a more complex data set of handwritten digits, which does not have a clear manifold geometry, Isomap still finds globally meaningful coordinates (Fig. IB) and nonlinear structure that PCA or MDS do not detect (Fig. 2D).」
（訳）
「
3つの自由度を持つと知られている合成顔画像のセットについては、Isomapは正確に寸法(図2A)を検知し、真に基本的な要素 (図1A)を分離する。このアルゴリズムは、さらに、指の伸びおよび手首回転(図2C)(20)によって異なる人間の手によって生成される1組のノイズの多い実イメージの既知の低次元構造を復元する。手書きの数字のより複雑なデータセットを与えられて、Isomapは、まだPCAまたはMDSが検知しない(図2D)、全体的に意味のある座標(図IB)および非線形の構造を見つける。
　
（１−６）以上を総合すると、引用刊行物には、次の発明（以下、「刊行物１発明」という。）が記載されている。
「顔画像や手書き数字から既知の低次元構造を復元するものであって、
　例えば、６４画素×６４画素の画像に対応した４０９６次元の入力空間内で、すべてのイメージが３次元多様体上にあり、
　近隣の点については、入力空間距離は測地線距離によい近似を与えるものであり、遠い点については、測地線距離は近隣の点間の短いホップのシーケンスの合計により近似できるものであり、
　Ｉｓｏｍａｐアルゴリズムにより、入力空間Ｘの点i,j間の距離dx(i,j)に基づく多様体Ｍ上での隣接関係を近隣の点間の重み付けdx(i,j)の端部とともにデータ点に関する重み付けグラフＧとして表され、前記多様体Ｍ上のすべてのペア間の測地線距離dM(i,j)を推定し、グラフ距離dG={dG(i,j)}の行列に古典的ＭＤＳを適用するものである方法。」
　
（２）原査定の拒絶理由に引用された「Chengjun Liu et al., Evolutionary Persuit and Its Application to Face Recognition, IEEE trans. Pattern analysis and machine intelligence, June 2000, Vol. 22, No. 6, pages 570-582.」（以下、「引用刊行物２」という。）には、次の事項が記載されている。
　
（２−１）
「2  REPRESENTATION AND DISCRIMINATION CODING SCHEMES
Efficient coding schemes for face recognition require both low-dimensional feature representations and enhanced discrimination abilities. As this paper addresses the twin problems of lowering space dimensionality and enhancing discrimination performance, we survey first Principal Component Analysis (PCA) [21] and Fisher Linear Discriminant (FLD) [13] as encoding methods. As our benchmark studies involve face recognition, the use of PCA and FLD for face recognition in terms of Eigenfaces [42] and Fisherfaces [2], respectively, is briefly discussed, as well.
2.1   Principal Component Analysis (PCA)
One popular technique for feature selection and dimensionality reduction is PCA [15],[10].」（第５７１頁左欄下から８行〜同頁右欄第７行）
（訳）
「2 表現と識別のコーディング手法
　
顔認識用の効率的なコーディング手法は、低い次元の特徴表現および増強された識別能力の両方を要求する。この論文が空間次元低下と識別能力強化の２つの問題に言及するように、我々は、符号化方法として、まず主成分分析(PCA)とフィッシャー線形識別関数(FLD)を調査する。我々のベンチマーク研究が顔認識に関連するように、固有顔とフィッシャー顔の観点から顔認識に対するPCAとFLDの使用が同様に簡潔に議論される。
　2.1 主成分分析(PCA)
　
特徴選択および次元圧縮用のポピュラーな1つの技術はPCAである。
（原文にある文献参照番号は省略した。以下、同様。）
　
（２−２）
「PCA was first applied to reconstruct human faces by Kirby and Sirovich [23]. They showed that any particular face can be economically represented along the eigenpictures coordinate space, and that any face can be approximately reconstructed by using just a small collection of eigenpictures and the corresponding projections (coefficients''). Since eigenpictures are fairly good at representing face images, one could consider using the projections along them as classification features to recognize human faces. As a result, Turk and Pentland [42] developed a well-known face recognition method, known as eigenfaces, where the eigenfaces correspond to the eigenvectors associated with the dominant eigenvalues of the face covariance matrix. The eigenfaces define a feature space, or face space, which drastically reduces the dimensionality of the original space, and face detection and identification are carried out in the reduced space.
2.2   Fisher Linear Discriminant (FLD)
Another widely used technique for feature selection is the Fisher Linear Discriminant (FLD) [13].」（第５７２頁左欄第３行〜同頁同欄第２２行）
（訳）
「KirbyおよびSirovichによって、PCAは人間の顔を再構成するために最初に適用された。彼らは、どの固有顔も固有写真座標空間に沿って安価に表現できること、及び、どの顔も少量の固有写真と対応する射影（係数）とを用いることにより適切に再構成できることを示した。固有写真が顔画像を表わすことにかなり優れているので、人間の顔認識のための分類特徴として、それらに沿った射影を使用することを考慮することができた。その結果、TurkとPentlandは、固有顔として知られている有名な顔認識方法を開発した。その固有顔は、顔分散行列の支配的な固有値に関連した固有ベクトルに対応している。
固有顔は、特徴空間あるいは「顔空間」(それはオリジナル空間の次元を劇的に圧縮する)を定義する。そして、顔検知および顔識別は、圧縮された空間で実行される。
2.2 フィッシャー線形識別関数(FLD)
　
特徴選択に広く用いられている技術は、フィッシャー線形識別関数(FLD)である。
　
（２−３）上記の事項を総合すると、引用刊行物２には、
　顔認識には、主成分分析（ＰＣＡ）とフィッシャー線形識別関数（ＦＬＤ）が用いられてきたこと、オリジナル空間の次元を圧縮した特徴空間が定義されて顔認識は圧縮された空間で実行されること、フィッシャー線形識別関数（ＦＬＤ）が特徴選択に用いられること、が記載されている。
　
４．　対比・判断
（１）本願発明と刊行物１発明との対比
　刊行物１発明は、「顔画像や手書き数字から既知の低次元構造を復元するもの」であって、顔画像や手書き数字の認識に関する技術分野において、顔画像や手書き数字から「低次元構造を復元する」ということは、顔画像や手書き数字を分類して、いずれのパターンに分類されるかを特定することをいうものであるから、刊行物１発明は、パターン分類のためのものであるということができる。
　また、刊行物１発明は、「３次元多様体上」にある「すべてのイメージ」（すなわち、すべての画像）が３次元多様体上の点にあって、「入力空間Ｘの点i,j間の距離dx(i,j)に基づく多様体Ｍ上」の「すべてのペア間の測地線距離dM(i,j)を推定し、グラフ距離DG={dG(i,j)}の行列に古典的ＭＤＳを適用するもの」であるから、本願発明と刊行物１発明とは、「パターン分類のための画像セットを表す方法」である点で一致する。
　
　刊行物１発明は、「Ｉｓｏｍａｐアルゴリズムにより、入力空間Ｘの点i,j間の距離dx(i,j)に基づく多様体Ｍ上での隣接関係を近隣の点間の重み付けdx(i,j)の端部とともにデータ点に関する重み付けグラフＧとして表され、前記多様体Ｍ上のすべてのペア間の測地線距離dM(i,j)を推定し、グラフ距離DG={dG(i,j)}の行列に古典的ＭＤＳを適用するもの」であるから、前記「重み付けグラフＧ」は、本願発明の「近傍グラフ」に対応し、本願発明と刊行物１発明とは、「データ点が近傍点であるかを示す近傍グラフを生成するステップ」を有している点で一致する。
　
　また、刊行物１発明は、「近隣の点については、入力空間距離は測地線距離によい近似を与えるもの」であるから、データ点と他のデータ点との間の距離は、予測測地線距離に近似するものとして推定されるものである。
　そうすると、刊行物１発明は、「前記近傍グラフに基づいて第１データ点と複数の他のデータ点との間のペア間の測地線距離を予測するステップ」を有しているということができる。
　
　刊行物１発明は、「Ｉｓｏｍａｐアルゴリズムにより、入力空間Ｘの点i,j間の距離dx(i,j)に基づく多様体Ｍ上での隣接関係を近隣の点間の重み付けdx(i,j)の端部とともにデータ点に関する重み付けグラフＧとして表され、前記多様体Ｍ上のすべてのペア間の測地線距離dM(i,j)を推定し、グラフ距離DG={dG(i,j)}の行列に古典的ＭＤＳを適用するもの」であり、刊行物１発明は、「すべてのペア間の測地線距離dM(i,j)を推定」するものであるから、そのような測地線距離が、本願発明と同じく、特徴ベクトルであることは明らかである。
　それゆえ、本願発明と刊行物１発明とは、
「前記第１データ点と複数の前記他のデータ点との間の前記ペア間の予測測地線距離を含む第１特徴ベクトルによって前記第１データ点を表すステップ」を有する点で一致する。
　また、刊行物１発明における「古典的ＭＤＳ」は、次元圧縮のための関数処理であるから、
本願発明と刊行物１発明とは、
「パターン分類のための前記特徴ベクトルの投影に最適な方向を取得するために、前記第１データと前記複数の他のデータ点との間の前記ペア間の測地線距離を含む前記第１特徴ベクトルを含む一対の特徴ベクトルセット」に次元圧縮のための関数処理を適用するものである点で共通する。
　
　したがって、本願発明と刊行物１発明とは、以下の点で一致し、相違する。
［一致点］
「パターン分類のための画像セットを表す方法であって、
　入力空間の前記画像セットに対応するデータ点を受け取るステップと、
　前記データ点が近傍点であるかを示す近傍グラフを生成するステップと、
　前記近傍グラフに基づいて第１データ点と複数の他のデータ点との間のペア間の測地線距離を予測するステップと、
　前記第１データ点と複数の前記他のデータ点との間の前記ペア間の予測測地線距離を含む第１特徴ベクトルによって前記第１データ点を表すステップと、
　パターン分類のための前記特徴ベクトルの投影に最適な方向を取得するために、前記第１データと前記複数の他のデータ点との間の前記ペア間の測地線距離を含む前記第１特徴ベクトルを含む一対の特徴ベクトルセットにパターン分類のための関数処理を適用するステップと
　からなるパターン分類のための画像セットを表す方法。」
　
［相違点］
　パターン分類のための関数処理が、
　本願発明は、フィッシャー線形識別関数であるのに対して、
　刊行物１発明は、古典的ＭＤＳ（多次元スケーリング）である点。
　
（２）相違点に対する判断
　引用刊行物２には、フィッシャー線形識別関数を用いた顔認識に関する事項が記載されており、顔認識は、顔の画像セットに対してパターン分類を伴って実行される技術であるから、引用刊行物２には、画像セットに対する、フィッシャー線形識別関数を用いたパターン分類に関する事項が記載されているということができる。
　パターン分類のためにどのような識別関数を用いるかは、当業者が試行錯誤して決め得るものであるから、刊行物１発明において、古典的ＭＤＳに代えて、画像セットに対するパターン分類に用いられるものである引用刊行物２に記載されたフィッシャー線形識別関数を用いることに格別の困難性はない。また、フィッシャー線形識別関数を用いたことによって、パターン分類の性能が向上するとしても、それが予期し得ない効果であるとはいえない。
　
　したがって、本願発明は、刊行物１発明及び刊行物２に記載された事項に基づいて、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ものである。
　
５．むすび
　以上のとおりであるから、本願は、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。