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　特願２００７−５０２２４８「幾何学的特徴データを決定すること，および使用すること」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　９月１５日国際公開，ＷＯ２００５／０８６０８２，平成１９年１０月　４日国内公表，特表２００７−５２８０６８〕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，２００５年（平成１７年）３月４日（パリ条約による優先権主張外国庁受理，２００４年（平成１６年）３月８日　欧州特許庁）を国際出願日とする出願であって，平成２２年６月２３日付けの拒絶理由の通知に対し，平成２２年１０月６日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたが，平成２２年１１月１８日付けで拒絶査定がなされ，これに対し，平成２３年３月２８日付けで審判請求がなされるとともに手続補正がなされ，平成２３年１２月５日付けで審尋がなされ，これに対し，平成２４年３月５日付けで回答書が提出され，平成２４年６月２７日付けで拒絶理由が通知され，これに対し，平成２４年１１月２８日付けで意見書とともに誤訳訂正書が提出されたものである。
　
２　本願発明について
（１）本願発明
　本願の請求項１ないし１８に係る発明は，平成２４年１１月２８日付けの誤訳訂正書により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１８に記載された事項により特定されるものであるところ，その請求項６に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，補正された明細書及び図面の記載からみて，その請求項６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。
「【請求項６】
　コンピュータにより，ｋ次元，但しｋ＝２または３，の空間に位置する物体（ｏ）の形状に関する情報を表す特徴ベクトルを決定する方法であって，
　該方法は，前記コンピュータが
　物体（ｏ）が位置する空間に複数のセル（ｐ）を定め，この際，該複数のセル（ｐ）の二つ以上によって該物体（ｏ）が完全に含まれ，かつ，該複数のセル（ｐ）の少なくとも二つが少なくとも部分的に互いに重なり合うように定める分割スキームを決定するステップと，
　該複数のセル（ｐ）に含まれる該物体（ｏ）の各部分の少なくとも一つのプロパティーに基づいて該物体（ｏ）の特徴ベクトルを決定するステップと，
　前記決定された特徴ベクトルに基づいて，前記物体（ｏ）に関する類似性探索または類似性分類を行うステップと，を実行するものであり，
　該複数のセル（ｐ）が少なくとも一つの入れ子構造のセルのグループ（ｇｎ）を含んでおり，該入れ子構造のセルのグループ（ｇｎ）の全てのセルが互いに入れ子関係にあること，を特徴とする方法。」
　
（２）平成２４年６月２７日付けの拒絶理由の概要
　当審において平成２４年６月２７日付けで通知した拒絶理由のうち，「理由２．　３）」は，概要，本願の平成２４年１１月２８日付けの誤訳訂正書による補正前の請求項３に係る発明は，その出願前に頒布された特開昭６３−１４２９１号公報，特開平８−１４７４６９号公報に記載された発明に基づいて，その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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２９条２項の規定により特許を受けることができないというものである。
　前記（１）の本願発明（補正後の請求項６に係る発明）は，補正前の請求項３に係る発明に対応するものと認められるから，上記拒絶理由は，本願発明に該当する。なお，補正前後の請求項の対応関係について，請求人は，平成２４年１１月２８日付けの意見書において，「新請求項６は，図４，６，段落００３０，００３５に記載の実施例に対応する旧請求項３に記載の特徴を，新請求項１と同様にして独立項としたものです。」と釈明している。
　
（３）引用例
ア　特開平８−１４７４６９号公報（以下，「引用例」という。）には，次の記載がある。
ａ　「【０００１】【産業上の利用分野】本発明は，特定のカラー画像を認識する技術に関する。」
　
ｂ　「【００２０】＜実施例１＞図１を参照するに，処理すべきカラー画像はＲＢＧ信号１０１の形で小領域分割部１０２とエッジ強度算出部１０３に入力する。小領域分割部１０２は，入力したカラー画像を所定の大きさの小領域に分割する。・・・
【００２１】エッジ強度算出部１０３は，画素毎に，近傍画素の濃度差から，色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）別に，方向別のエッジ強度を画素毎に求め，この各色の方向別エッジ強度を小領域別に集計し，集計したデータ（エッジ強度データ）をエッジ強度メモリ１０４に格納する（図２，ステップ２００〜２１５）。
【００２２】・・・
【００２３】・・・以上の処理が入力画像の全体について終了すると，エッジ方向算出部１０５による処理（図２のステップ２２０，２２５）が開始する。
【００２４】エッジ方向算出部１０５は，エッジ強度メモリ１０４内の各小領域毎に集計されたエッジ強度データを参照し，各小領域毎に，ＲＧＢ各色別の各方向のエッジ強度を比較し，エッジ強度が最も大きい方向をエッジ方向とする処理を行ない，その結果をエッジ方向データとしてエッジ方向メモリ１０６に格納する。
【００２５】・・・
【００２６】以上の処理が全小領域について終わると，特徴量算出部１０７及び認識部１０８による処理（図２のステップ２３０〜２５０）が始まる。特徴量算出部１０７は，所定数の小領域からなる領域（大領域と呼ぶ）を小領域単位で入力画像上において移動させつつ（図２のステップ２５０），エッジ方向メモリ１０６を参照し，大領域に含まれる全小領域に関するＲＧＢ各色別のエッジ方向のヒストグラムを作成し，これを大領域の特徴量とする（図２のステップ２３５）。・・・
【００２７】・・・
【００２８】認識部１０８は，特徴量算出部１０７より渡された特徴量データと，同様の方法で一つまたは複数の特定のカラー画像について予め作成されて辞書１０９に登録されている特徴量データとのマッチングを行なう（図２のステップ２４５，２５０）。・・・」
　
ｃ　「【００４１】＜実施例６＞本実施例の処理内容は基本的には前記実施例１あるいは実施例２，３または４と同様である。相違点は次のとおりである。
【００４２】特徴量算出部１０７の特徴量算出処理（図２のステップ２３５）において，例えば図１２（Ａ）に示すように，大領域の全体についての特徴量を求めるとともに，大領域の中心部についての特徴量をも求める。そして，特徴量データを，図１２（Ｂ）に示すように，大領域全体の特徴量データと中心部の特徴量データとを並べた形式とする。当然，辞書１０９の特徴量データも同様の形式とする。
【００４３】入力画像を小領域に分割する際に，入力画像と辞書とのずれが発生し，これはそのまま大領域のずれとなるが，大領域の中心部はその影響を受けにくい。したがって，本実施例のように大領域の中心部の特徴量もあわせて抽出すれば，入力画像と辞書とのずれによる影響を受け難くくなり，認識性能が向上する。」
　
ｄ　「【図１２】
　（Ａ）実施例６における大領域とその中央部の説明図である。
　（Ｂ）実施例６における特徴量データを示す図である。」（【図面の簡単な説明】）
　
ｅ　実施例６の説明図である図１２を参照すれば，大領域の全体部内に，その全体が前記全体部に重なるように中心部が設けられた状態が図示されている。
　【図１２】
　
イ　上記記載から，引用例には次の発明が記載されていると認められる。
　「入力したカラー画像を所定の大きさの小領域に分割し，所定数の小領域からなる大領域について，当該大領域に含まれる全小領域に関するＲＧＢ各色別のエッジ方向のヒストグラムを作成して当該大領域の特徴量とし，当該特徴量データと，同様の方法で予め作成されて辞書に登録されている特徴量データとのマッチングを行なう方法において，
　大領域の全体部内に，その全体が前記全体部に重なるように中心部が設けられており，大領域の全体部についての特徴量と，大領域の中心部についての特徴量を求め，大領域全体の特徴量データと中心部の特徴量データとを並べて特徴量データとする方法。」
　
（４）対比
　本願発明と引用発明とを対比する。
ア　引用発明は，カラー画像に関する特徴量データを作成し，同様の方法で予め作成されて辞書に登録されている特徴量データとのマッチングを行なうための技術であって，カラー画像は，少なくとも「２次元の空間に位置する物体」ということができ，また「マッチング」が，画像（物体）の「類似性探索又は類似性分類」を目的としたものであることは自明である。
　引用発明の「特徴量データ」は，「入力したカラー画像を所定の大きさの小領域に分割し，所定数の小領域からなる大領域について，当該大領域に含まれる全小領域に関するＲＧＢ各色別のエッジ方向のヒストグラムを作成して当該大領域の特徴量」としたデータであり，いわゆる「特徴ベクトル」ということができる。さらに，引用発明は，「大領域全体の特徴量データと中心部の特徴量データとを並べて特徴量データとする」ものであり，この結果得られた，図１２（Ｂ）に示される形式の「特徴量データ」も，２種類の特徴量データから構成される「特徴ベクトル」ということができる。したがって，いずれにしても，引用発明における「特徴量データ」は，本願発明の「特徴ベクトル」に相当するものである。
　また，引用発明において，マッチングがコンピュータにより実行されることは，技術常識である。
　そうすると，本願発明と引用発明は，「コンピュータにより，ｋ次元，ただしｋ＝２，の空間に位置する物体の形状に関する情報を表す特徴ベクトルを決定する方法」であるとともに，「決定された特徴ベクトルに基づいて，物体に関する類似性探索又は類似性分類を行う」方法に係る技術である点で共通する。
　
イ　引用発明は，「入力したカラー画像を所定の大きさの小領域に分割し，所定数の小領域からなる大領域について，当該大領域に含まれる全小領域に関するＲＧＢ各色別のエッジ方向のヒストグラムを作成して当該大領域の特徴量」とすることを基本とし，「大領域の全体部内に，その全体が前記全体部に重なるように中心部が設けられており，大領域の全体部についての特徴量と，大領域の中心部についての特徴量を求め，大領域全体の特徴量データと中心部の特徴量データとを並べて特徴量データとする」ものであるところ，「大領域に含まれる全小領域に関するＲＧＢ各色別のエッジ方向のヒストグラム」は，本願発明における「少なくとも一つのプロパティー」に相当し，「大領域」，「大領域の全体部」及び「大領域の中心部」は，本願発明の「セル」に相当し，また，「大領域の全体部内に，その全体が前記全体部に重なるように中心部が設けられ」た構成は，本願発明における「複数のセルが互いに重なり合う」構成であって，「複数のセルが少なくとも一つの入れ子構造のセルのグループを含んでおり，該入れ子構造のセルのグループの全てのセルが互いに入れ子関係にある」構成に相当する。
　そうすると，本願発明と引用発明は，「物体が位置する空間に複数のセルを定め，該複数のセルが互いに重なり合うように定める分割スキームを決定」し，「複数のセルに含まれる物体の各部分の少なくとも一つのプロパティーに基づいて該物体の特徴ベクトルを決定する」ものであって，「複数のセルが少なくとも一つの入れ子構造のセルのグループを含んでおり，該入れ子構造のセルのグループの全てのセルが互いに入れ子関係にある」点で共通する。
　
ウ　以上のことから，本願発明と引用発明との一致点及び相違点は，実質的には，次のとおりである。
［一致点］
　「コンピュータにより，ｋ次元，ただしｋ＝２，の空間に位置する物体の形状に関する情報を表す特徴ベクトルを決定する方法であって，
　該方法は，前記コンピュータが
　物体が位置する空間に複数のセルを定め，該複数のセルの少なくとも二つが少なくとも部分的に互いに重なり合うように定める分割スキームを決定するステップと，
　該複数のセルに含まれる該物体の各部分の少なくとも一つのプロパティーに基づいて該物体）の特徴ベクトルを決定するステップと，
　前記決定された特徴ベクトルに基づいて，前記物体に関する類似性探索又は類似性分類を行うステップと，を実行するものであり，
　該複数のセルが少なくとも一つの入れ子構造のセルのグループを含んでおり，該入れ子構造のセルのグループの全てのセルが互いに入れ子関係にある，
　方法。」
　
［相違点１］
　本願発明は，「ｋ次元，ただしｋ＝２又は３」，すなわち，「２次元又は３次元」の空間に位置する物体を対象としているのに対し，引用発明は，少なくとも「２次元」の空間に位置する物体であるカラー画像を対象としており，「３次元」の空間に位置する物体を含むことは特定されていない点。
　
［相違点２］
　「物体が位置する空間に複数のセルを定め，該複数のセルの少なくとも二つが少なくとも部分的に互いに重なり合うように定める分割スキーム」において，本願発明は，「複数のセルの二つ以上によって物体が完全に含まれる」のに対し，引用発明は，そのような特定がされていない点。
　
（５）判断
ア　相違点１について
　本願発明は，「２次元又は３次元」の空間に位置する物体を対象としており，他方，引用発明におけるカラー画像も，少なくとも「２次元の空間に位置する物体」であるから，本願発明が対象とする物体に含まれるものである。また，２次元のカラー画像とともに３次元のカラー画像も周知であることに鑑みれば，引用発明が対象とするカラー画像に係る技術が，３次元のカラー画像においても適用可能であることは，当業者であれば容易に想到し得ることである。
　
イ　相違点２について
　本願発明は，「複数のセルが少なくとも一つの入れ子構造のセルのグループを含んでおり，該入れ子構造のセルのグループの全てのセルが互いに入れ子関係にある」のであるから，相違点２に係る「複数のセルの二つ以上によって物体が完全に含まれる」状態とは，最も大きい領域を有するセルによって物体が完全に含まれる状態である。
　引用発明は，「大領域の全体部内に，その全体が前記全体部に重なるように中心部が設けられて」いる，すなわち，大領域の全体部と中心部が互いに入れ子関係にあり，大領域全体の特徴量データと中心部の特徴量データとから構成される特徴量データと，同様の方法で予め作成されて辞書に登録されている特徴量データとのマッチングを行なうのであるから，大領域の全体部に含まれる画像は，それ自体がマッチング対象の画像（物体）であり，これは，「複数のセルの二つ以上によって物体が完全に含まれる」状態にほかならない。
　仮に，相違点２に係る発明特定事項が，物体に応じて，「複数のセルの二つ以上によって物体が完全に含まれる」ように複数のセルを定めることを意味するとしても，例えば，当審の拒絶理由で引用された特開昭６３−１４２９１号公報に，「本発明は，文字パターンをメッシュ領域に分割する方式に関する。・・・文字パターンをメッシュ領域に分割し，各メッシュ領域毎に文字パターンの特徴量を集約して扱う文字認識方式が知られている。」（１ページ左下欄１６行〜右下欄１行）と記載されていることからも明らかなように，認識対象である物体（文字パターン）に応じて，複数のセル（メッシュ領域）により物体（文字パターン）が完全に含まれるように複数のセルを定めることは，当該技術分野における周知技術であり，引用発明において，セルに相当する大領域によってマッチング対象の画像が完全に含まれるように大領域を定めることは，当業者が容易に想到し得ることである。
　したがって，相違点２は，格別のことではない。
　
ウ　そして，これらの相違点を総合的に勘案しても，本願発明の奏する作用効果は，引用発明及び周知技術の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず，格別顕著なものということはできない。
　したがって，本願発明は，上記拒絶理由のとおり，引用例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。
　
３　むすび
　以上のとおり，本願の請求項６に係る発明は，特許法２９条２項の規定により特許を受けることができないから，他の請求項に係る発明について検討するまでもなく，本願は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。