【事件の表示】
　平成１０年特許願第３５７７０１号「文字認識方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　６月３０日出願公開、特開２０００−１８１９９３〕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．手続きの経緯
　本願は、平成１０年１２月１６日に出願されたものであって、平成１６年１０月２９日付けで拒絶査定がされ、これに対して平成１６年１２月２日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。
　
２．本願発明
　本願の特許請求の範囲の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１６年１０月１２日付けの手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。
　
　「【請求項１】文書又は帳票の画像から文字パターンを抽出し、該文字パターンから、少なくとも文字パターンの複雑さを表す特徴と、直線性を表す特徴を含むＮ個の特徴ベクトルを求め、
　上記特徴ベクトル空間において、上記文字パターンから抽出された特徴量から構成される特徴ベクトルが手書き文字と活字文字を識別する境界のどちら側にあるかを判別することにより、上記文字パターンを手書き文字又は活字文字に判別し、該判別結果を用いて文字認識を行うことを特徴とする文字認識方法。」
　
３．引用例
　原審が拒絶の理由に引用した特開平１０−１６２１０２号公報（平成１０年６月１９日出願公開。以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の各記載がある。
　
（ア）「【請求項１】
文書、帳票などを画像入力手段によって読み取って得られる文書画像データから文字を抽出して認識する文字認識装置
ストロークの方向性に関する特徴量を抽出する手段
特徴量を基に前記文字が活字であるか手書き文字であるかを判定する手段
判定結果に応じた文字認識を実行
文字認識装置
【請求項２】前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの太さに関する特徴量
【請求項３】前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの直線性に関する特徴量
【請求項４】前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの角に関する特徴量
【請求項５】文書、帳票などを画像入力手段によって読み取って得られる文書画像データから文字を抽出して認識する文字認識装置であって、
請求項１〜４記載の特徴量を複数組み合わせた特徴量を抽出する手段
抽出された特徴量を基に前記文字が活字であるか手書き文字であるかを判定する手段
判定結果に応じた文字認識を実行する手段とを備えた
文字認識装置
　なお、下線は審決において附された。以下同様。
　
（イ）「【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象文字が活字であるか手書き文字であるかを、簡単な特徴を用いて自動的に判定し、それぞれに適した文字認識方法を適用することにより、活字と手書き文字の両方を認識できる新規な方法を開発することなく、活字と手書き文字とが混在して記載されている文書や帳票においても高い認識精度を得ることができる文字認識装置に関する
（中略）
【０００８】
本発明の目的は、活字と手書き文字とが混在して記載されている文書や帳票において、１文字の文字データの中から、活字または手書き文字に応じて異なる簡単な特徴を抽出し、対象文字が活字であるか手書き文字であるかを高精度に判定する文字認識装置を提供する
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、文書、帳票などを画像入力手段によって読み取って得られる文書画像データから文字を抽出して認識する文字認識装置であって、前記
文字のストロークの方向性に関する特徴量を抽出する手段
【００１０】請求項２記載の発明では、前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの太さに関する特徴量
【００１１】請求項３記載の発明では、前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの直線性に関する特徴量
【００１２】請求項４記載の発明では、前記抽出される特徴量は、
文字のストロークの角に関する特徴量
【００１３】請求項５記載の発明では、文書、帳票などを画像入力手段によって読み取って得られる文書画像データから文字を抽出して認識する文字認識装置であって、
請求項１〜４記載の特徴量を複数組み合わせた特徴量を抽出する手段
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構成を示す。本実施例は、スキャナやデジタルカメラなどの画像入力装置を用いて文書や帳票などの画像データを獲得する画像入力部１と、画像データのノイズ除去や傾き補正などの前処理を実行する前処理部２と、画像データから１文字ごとの文字データを抽出し、大きさの正規化を行う文字データ抽出部３と、
１文字の文字データの中から、文字が活字であるか手書き文字であるかを判定するための特徴を抽出する特徴抽出部４
文字が活字であるか手書き文字であるかを判定する文字種類判定部５
活字文字認識部６
手書き文字認識部７
　
（ウ）「【００１５】〈実施例１〉まず、
活字と手書き文字が混在して記載されている文書や帳票
【００１６】図２は、活字の文字データの例を示し、図３は、手書き文字の文字データの例を示す。次に、
特徴抽出部４は、文字データから、水平方向と垂直方向に連続する画素の並び（ラン）を抽出する
【００１７】
このランの長さを、ランに含まれる画素の数で表し、文字の全体にわたって水平方向ラン、垂直方向ランの長さとランの数の分布を求める
予め定められたしきい値ｔ１以上の長さをもつランの数とランの総数との比ｒを求め、ストロークの方向性に関する特徴量とする
【００１８】通常、活字は水平方向の直線や垂直方向の直線を含むことが多いが、
手書き文字は右上がりなどの筆記癖のために、水平方向や垂直方向の直線を書いたつもりでもその方向が水平方向や垂直方向からずれることが多い
手書き文字は、活字に比べて長い水平方向ランや長い垂直方向ランが少なくなる
【００１９】したがって、本実施例のように、
長いランの数とランの総数との比を特徴量とすることによって、対象文字が、活字であるか手書き文字であるかを効果的に判定することができる。文字種類判定部５では、このストロークの方向性に関する特徴量ｒが、予め定められたしきい値ｔ２より大きければ活字であると判定し、小さければ手書き文字であると判定する
【００２０】文字種類判定部５で活字であると判定されれば、活字文字認識部６が活字文字認識を実行し、手書き文字であると判定されれば、手書き文字認識部７が手書き文字認識を実行して、その認識結果を出力部８に出力する。」
　
（エ）「【００２１】〈実施例２〉実施例２では、特徴抽出部４において、文字データ抽出部３で
抽出された文字データから、ストロークの線の太さを抽出する。そして、文字の全体にわたって太さのばらつきを求め、ストロークの太さに関する特徴量とする
ばらつきを表す量としては、例えば分散もしくは標準偏差ｄを用いることができる
【００２２】通常、
活字のストロークの太さは一定値である
手書き文字のストロークの太さは筆圧の変化などの筆記癖のために、変動する
ストロークの太さの分散を特徴量とすることによって、活字であるか手書き文字であるかを効果的に判定することができる
ストロークの太さのばらつきに関する特徴量ｄが予め定められたしきい値ｔ３より小さければ活字であると判定し、大きければ手書き文字であると判定する
　
（オ）「【００２３】〈実施例３〉実施例３では、特徴抽出部４において、文字データ抽出部３で抽出された文字データから、公知の方法を用いて
ストロークの輪郭線もしくは骨格線に対して線分による近似を行い、文字の全体にわたって線分の長さと数の分布を求める
予め定められたしきい値ｔ４以上の長さをもつ線分の数と線分の総数との比ｓを求め、ストロークの直線性に関する特徴量とする
【００２４】図６は、活字文字のストロークの輪郭線に対して、線分による近似を行った例であり、図７は、手書き文字のストロークの輪郭線に対して、線分による近似を行った例である。それぞれ図中の丸印は、近似した線分の境界を表している。
【００２５】通常、
活字は
直線状のストロークには長い線分が多く含まれる
手書き文字では直線状のストロークを書いても手ぶれや筆記癖のために細かく見ると曲がりがあるため、長い線分が少なくなる
【００２６】したがって、本実施例のように、
長い線分の数と線分の総数との比を特徴量とすることによって、活字であるか手書き文字であるかを効果的に判定することができる
ストロークの直線性に関する特徴量ｓが予め定められたしきい値ｔ５より大きければ活字であると判定し、小さければ手書き文字であると判定する
　
（カ）「【００２７】〈実施例４〉本実施例では、特徴抽出部４において、文字データ抽出部３で抽出された文字データから、公知の方法を用いて
ストロークの交点と変曲点を求め、ストロークのなす角度を求める
文字の全体にわたり、ストロークの交点と変曲点でのストロークのなす角度のばらつきを求め、ストロークの角に関する特徴量とする
ばらつきを表す量としては、例えば分散もしくは標準偏差ａを用いる
【００２８】通常、
活字ではストロークの交差する角度や折れ曲がりの角度は直角になることが多い
手書き文字では筆記癖のために直角からずれることが多い
ストロークの交点と変曲点でのストロークのなす角度の標準偏差を特徴量とすることによって、活字であるか手書き文字あるかを効果的に判定することができる
ストロークの角に関する特徴量ａが予め定められたしきい値ｔ６より大きければ活字であると判定し、小さければ手書き文字であると判定する
　
（キ）「【００２９】〈実施例５〉実施例５の
特徴抽出部４は、上記した実施例１〜４の特徴量を複数組み合わせて、活字であるか手書き文字であるかの判定を行
【００３０】なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、本発明の文字認識装置は、コンピュータ上で動作するソフトウェアとしても実現できる。すなわち、原稿を読み取るスキャナがコンピュータに接続され、このコンピュータは汎用の処理装置からなり、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＦＤドライブ、ディスプレイ、キーボードなどから構成されている。そして、上記した各実施例で説明した本発明の文字認識処理機能を実現するプログラムが、例えばＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されている。」
　
(ク)「【００３１】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の発明によれば、
１つの文字データから抽出された、水平方向ランと垂直方向ランの長さと数で表された、簡単な特徴に基いて活字であるか手書き文字であるかの判定を行っている
【００３２】請求項２記載の発明によれば、
１つの文字データから抽出された、ストロークの太さのばらつきという、簡単な特徴に基いて活字であるか手書き文字であるかの判定を行っている
【００３３】請求項３記載の発明によれば、
１つの文字データから抽出された、ストロークを近似した線分の長さと数で表された、簡単な特徴に基いて活字であるか手書き文字であるかの判定を行っている
【００３４】請求項４記載の発明によれば、
１つの文字データから抽出された、ストロークの交点や変曲点での角度のばらつきという、簡単な特徴に基いて活字であるか手書き文字であるかの判定を行っている
【００３５】請求項５記載の発明によれば、
複数の特徴量を組み合わせて判定を行っている
　
　以上の記載からみて、引用例１には、次のような発明が記載されているものと認められる。
　「文書、帳票などの画像から文字を抽出し、該抽出した各文字毎に、文字のストロークの方向性に関する特徴量、文字のストロークの太さに関する特徴量、文字のストロークの直線性に関する特徴量、文字のストロークの角に関する特徴量、文字を構成する長い線分の数と線分の総数との比からなる特徴量、そして前記各特徴量を複数組み合わせた特徴量を求め、該抽出された各特徴量が閾値より大きいか小さいかにより、前記文字を手書き文字または活字文字に判別し、この判別結果を用いて文字認識を行う文字認識装置。」
　
４．対比
　本願発明と引用例１に記載された発明を対比すると、引用例１に記載された発明の「文書、帳票など」は、本願発明の「文書又は帳票」に相当し、引用例１に記載された発明の「文字」は、本願発明の「文字パターン」に相当し、引用例１に記載された発明の「文字のストロークの直線性」は、本願発明の「文字パターンの直線性」に相当することは、明らかである。
　
　次に、引用例１には、文書、帳票などの画像から文字を抽出し、該抽出した各文字毎に、文字のストロークの方向性に関する特徴量、文字のストロークの太さに関する特徴量、文字のストロークの直線性に関する特徴量、文字のストロークの角に関する特徴量、文字を構成する長い線分の数と線分の総数との比からなる特徴量、そして前記各特徴量を複数組み合わせた特徴量を求め、該抽出された各特徴量が閾値より大きいか小さいかにより、前記文字を手書き文字または活字文字に判別しこの判別結果を用いて文字認識を行うことが記載されており、そして、ストロークの方向性、ストロークの太さ、ストロークの交点や変曲点におけるストロークが形成する角度、文字を構成する長い線分の数と線分の総数との比、前記各特徴量を複数組み合わせた特徴量からなる特徴量は、文字パターンの複雑さを表す特徴を示す量であることは明白である。而るに、本願明細書には、
(a)『「複雑さ」を表すパラメータとしては、文字パターンにおけるストローク数等を用いることができる』（段落【００１４】参照。）
(b)『「文字の複雑さ」は文字パターンのストローク数等から求めることができる』（【段落【００２１】参照。）
(c)『複雑さを表す特徴として、線密度を用いる』（段落【０００５】参照。）
との記載がなされており、これらの記載からみても、ストロークの太さすなわち線密度、及び文字を構成する線分の数すなわちストローク数は、文字パターンの複雑さを表す特徴量であることは明らかである。とりわけ、文字のストロークの太さは、それを求める手順を考えると線密度を求めることと等価であり、そして文字の太さすなわち線密度を求めることは、原審が拒絶の理由に引用した次の刊行物
１．特開昭６０−１１６０７８号公報
（第３頁上左欄第８行〜同頁上右欄第４行、第３頁下左欄第２０行〜第４頁上右欄第１行参照。）
２．特開平８−１２３９０４号公報
（段落【００１５】の記載及び第８図参照。）
にその旨が記載されているように当業者には周知な技術事項であるから、本願発明と引用例１に記載された発明とは、
　「文書又は帳票の画像から文字パターンを抽出し、該文字パターンから、少なくとも文字パターンの複雑さを表す特徴と、直線性を表す特徴を含むＮ個の特徴を求め、
　上記文字パターンから抽出された複数の特徴量から構成される特徴に基づいて、文字パターンが手書き文字であるか活字文字であるかを判別することにより、上記文字パターンを手書き文字又は活字文字に判別し、該判別結果を用いて文字認識を行う」
点で差異はない。
　
　そうすると、本願発明と引用例１に記載された発明とは、
（一致点）
　「文書又は帳票の画像から文字パターンを抽出し、該文字パターンから、少なくとも文字パターンの複雑さを表す特徴と、直線性を表す特徴を含むＮ個の特徴を求め、
　上記文字パターンから抽出された複数の特徴量から構成される特徴に基づいて、文字パターンが手書き文字であるか活字文字であるかを判別することにより、上記文字パターンを手書き文字又は活字文字に判別し、該判別結果を用いて文字認識を行う」
点で一致し、次の各点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明は、特徴ベクトル空間において、文字パターンから抽出された特徴量から構成される特徴ベクトルが手書き文字と活字文字を識別する境界のどちら側にあるかを判別することにより、上記文字パターンを手書き文字又は活字文字に判別しているのに対し、
　引用例１に記載された発明は、文字のストロークの方向性に関する特徴量、文字のストロークの太さに関する特徴量、文字のストロークの直線性に関する特徴量、文字のストロークの角に関する特徴量、文字を構成する長い線分の数と線分の総数との比からなる特徴量、および前記各特徴量を複数組み合わせた特徴量を求め、該抽出された各特徴量が閾値より大きいか小さいかにより、前記文字を手書き文字または活字文字に判別している点。
　
（相違点２）
　本願発明が文字認識方法であるのに対し、引用例１に記載された発明は文字認識装置であり、発明のカテゴリーが異なる点。
　
５．判断
（相違点１について）
　上記相違点１について判断するに、
(i)特徴ベクトルが、文字を識別する境界のどちら側にあるかを判別することにより、文字の種類及びその属性等を判別することは、当業者の技術常識である。この点については、例えば、原審が拒絶の理由に引用した特開昭６０−１１６０７８号公報を参照のこと。同公報には、２次元の特徴ベクトル空間において、特徴量Cx,Cyから構成される特徴ベクトル（Cx,Cy）が、漢字領域と非漢字領域を識別する境界のどちら側にあるかを判別することにより、文字パターンが漢字であるか又は非漢字であるかを判別することが記載されている（第３頁下左欄第２０行〜第４頁上右欄第１行の記載、及び第６図参照。）。
(ii)引用例１に記載された発明は、抽出した各特徴量Ci（i=1,2,3,...,N)が閾値ti（i=1,2,3,...,N)より大きいか小さいかにより、抽出した文字が手書き文字であるか又は活字文字であるかを判別するものであるが、特徴量Ciが閾値tiと等しい領域が境界領域であり、条件Ci＞ti、または、条件Ci＜tiのいずれが成り立つかを判断することは、特徴ベクトル（C1,C2,C3,..,CN)が境界のどちら側にあるかを判別することと同値であることは明らかであり、本願発明はこの点をやや数学的に精細に述べたにすぎない。
　以上のことを踏まえると、引用例１に記載された発明に上記周知技術常識を適用することにより、本願発明の如く構成することは、当業者が適宜なし得ることである。
　
（相違点２について）
　上記相違点２について判断するに、発明の名称の語末を「装置」もしくは「方法」と書き換えることにより、発明のカテゴリーを「装置発明」から「方法発明」に、またはその逆に変更する程度のことは、当業者が格別の困難なしに適宜なし得ることである。
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１に記載された発明及び周知技術と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を受けることができないものであるから、他の請求項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。