【事件の表示】
　特願２００２−５１４６６５「無表情顔画像上での正確な目印検出による顔面特徴特製法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　１月３１日国際公開、ＷＯ０２／０９０３８、平成１６年　２月１９日国内公表、特表２００４−５０５３５３〕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・本願発明
　本願は、平成１３年７月２４日を国際出願日とする出願（パリ条約による優先権主張、２０００年７月２４日、米国）であって、平成１８年３月１０日付けで拒絶査定がされ、これに対して同年６月１６日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。
　本願の発明は、平成１８年１月３０日付けで補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１２に記載されたものと認められるところ、その請求項１に記載された発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
「【請求項１】　顔面造作部トラッキングを特製化する方法であって、
　演技者の無表情顔面画像を捕捉するステップと、
　伸縮バンチグラフマッチング法を利用して該無表情顔面画像上で顔面造作部位置を自動的に検出するステップと、
　該無表情顔面画像上の該顔面造作部位置にノードを自動的に配点するステップと、
　該無表情顔面画像上で該ノードのポジションを手動で補正するステップと、を含んで構成されており、ノードのポジションの手動での補正は顔面造作部での自動でのノード配置後に実行されることを特徴とする方法。」
　
２　引用例
　原査定の拒絶の理由で引用された国際公開第９９／５３４４３号パンフレット（以下、「引用例」という。）には次の事項が図面と共に開示されている。
　ア　「The facial feature process operates on the digitized images to find the person's facial feature (block 32), track the features (block 34), and reinitializes feature tracking as needed.  The facial features also may be classified (block 36).  The facial feature process generates data associated with the position and classification of the facial features with is provided to an interface with the facial animation process (block 38).」（９ページ２１ないし１０ページ７行、審決における翻訳：「顔面造作部プロセスは、デジタル化された画像に対して、個人の顔面造作部の獲得（ブロック３２）、造作部のトラック（ブロック３４）を行い、必要に応じて造作部トラッキングを再初期化する。顔面造作部は分類付けされてもよい（ブロック３６）。顔面造作部プロセスは、顔面アニメーションプロセスとのインターフェイスに供給される、顔面造作部の位置及び分類と結合したデータを生成する（ブロック３８）。」）
　イ　「The facial feature may be located using an elastic graph matching shown in FIG. 4.  In the elastic graph matching technique, a captured image (block 40) is transformed into Gabor space using a wavelet transformation (block 42) which is described below in more detail with respect to FIG. 5.  The transformed image (block 44) is represented by 40 complex values, representing wavelet components, per each pixel of the original image.  Next, a rigid copy of a model graph, which is described in more detail below with respect to FIG. 7, is positioned over the transformed image at varying model node positions to locate a position of optimum similarity (block 46).」（１０ページ８ないし２０行、審決における翻訳：「顔面造作部の位置は、図４に示される伸縮グラフマッチングを用いて決定される。伸縮グラフマッチング技術では、捕捉した画像（ブロック４０）を、後に図５を参照して詳述する、ウェーブレット変換を用いてガボール空間へ変換する（ブロック４２）。変換された画像（ブロック４４）は、原画像の各画素ごとのウェーブレット要素を表す、４０の複素数で表される。次に、後に図７を参照して詳述するように、モデルグラフの精密なコピーが、変化するモデルノード位置が最適類似度の位置になるように、変換された画像上に配置される（ブロック４６）。」）
　ウ　「A model graph 68 that is particularly designed for finding a human face in an image is shown in FIG. 7.  The numbered nodes of the graph have the following locations:
0  right eye pupil
1  left eye pupil
2  top of the nose
（中略）
17 bottom of the left ear
 To represent a face, a data structure called bunch graph 70 (FIG. 6) is used.  It is similar to the graph described above, but instead of attaching only a single jet to each node, a whole bunch of jets 72 (a bunch jet) are attached to each node.  Each jet is derived from a different facial image.  To form a bunch graph, a collection of facial images (the bunch graph gallery) is marked with node locations at defined positions of the head.  These defined positions are called landmarks.  When matching a bunch graph to an image, the jet extracted from the image is compared to all jets in the corresponding bunch attached to the bunch graph and the best-matching one is selected.  This matching process is called elastic bunch graph matching.」（１４ページ３ないし１５ページ９行、審決における翻訳：「画像から人顔を獲得するために特にデザインされたモデルグラフ６８が図７に示されている。番号付けられたグラフのノードは次の位置を有する：
０　　右のひとみ
１　　左のひとみ
２　　鼻の上端
（中略）
１７　左耳の下端
　顔を表現するために、バンチグラフ７０（図６）と呼ばれるデータ構造が用いられる。これは上述したグラフと類似するが、それぞれのノードに対して一つのジェットのみが割り当てられるのに対して、ジェットの束のすべて７２（バンチジェット)がそれぞれのノードに割り当てられる。それぞれのジェットは異なる顔面画像から得られる。バンチグラフを構成するために、顔面画像の集合（バンチ・グラフ・ギャラリー）が、頭の定義された場所でのノード位置によりマークされる。これらの定義された場所はランドマークと呼ばれる。バンチグラフをある画像にマッチングさせる場合、画像から抽出されたジェットが、バンチグラフに割り当てられた関連するバンチのなかのすべてのジェットと比較され、最もマッチしたものが選ばれる。このマッチングプロセスは伸縮バンチグラフマッチングと呼ばれる。」）
　
　前記アないしウの記載によると、引用例には、
「デジタル化された画像に対して、個人の顔面造作部の獲得（ブロック３２）、造作部のトラック（ブロック３４）を行う顔面造作部プロセスであって、
　顔面造作部プロセスは、顔面造作部の位置及び分類と結合したデータを生成し、
　顔面造作部の位置は、伸縮グラフマッチングを用いて決定され、
　伸縮グラフマッチング技術では、捕捉した画像（ブロック４０）を、ウェーブレット変換を用いてガボール空間へ変換し（ブロック４２）、
　伸縮バンチグラフマッチングと呼ばれるマッチングプロセスで、モデルノード位置が最適類似度の位置となるように、変換された画像上に配置される（ブロック４６）方法。」の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
　
３　対比
　本願発明と引用発明とを対比する。
　引用発明は、個人の顔面造作部の獲得、及び、造作部のトラックを行う方法であるから、顔面造作部のトラッキングを特定の個人に特製化する処理を行うものといえ、本願発明と同じ「顔面造作部トラッキングを特製化する方法」に関するものといえる。
　引用発明は、捕捉した画像に対して処理が施されるものであり、当該画像が顔面画像であることは明らかであるから、引用発明は「顔面画像を捕捉するステップ」を含むといえる。
　引用発明は、伸縮バンチグラフマッチングと呼ばれるマッチングプロセスで、モデルノード位置が最適類似度の位置となるように、変換された画像上に配置される処理を行い、当該処理が自動的に、顔面画像上で顔面造作部位置を検出し、顔面画像上の該顔面造作部位置にノードを自動的に配点する処理であることは明らかであるから、引用発明は、「伸縮バンチグラフマッチング法を利用して該顔面画像上で顔面造作部位置を自動的に検出するステップと、該顔面画像上の該顔面造作部位置にノードを自動的に配点するステップと」を含んでいるといえる。
　
　以上を踏まえると、両者の一致点、相違点は以下のとおりである。
【一致点】
　顔面造作部トラッキングを特製化する方法であって、
　顔面画像を捕捉するステップと、
　伸縮バンチグラフマッチング法を利用して該顔面画像上で顔面造作部位置を自動的に検出するステップと、
　該顔面画像上の該顔面造作部位置にノードを自動的に配点するステップと、を含んで構成された方法。
【相違点】
　本願発明が、処理対象とする顔面画像が「演技者の無表情」顔面画像であり、「該無表情顔面画像上で該ノードのポジションを手動で補正するステップ」を含んで構成され、「ノードのポジションの手動での補正は顔面造作部での自動でのノード配置後に実行される」のに対し、引用発明が処理対象の顔面画像を特定したものではなく、また、顔面画像上で該ノードのポジションを手動で補正するステップを含まない点。
　
４　当審の判断
　自動で行われた処理結果を手動で補正することは、信号処理の分野で周知技術であるから、画像信号処理の技術分野に属する引用発明に当該周知技術を適用し、自動で配点された顔面画像上でノードのポジションを手動で補正するステップを含み、ノードのポジションの手動での補正を顔面造作部での自動でのノード配置後に実行することは当業者が容易に想到し得ることといえる。
　そして、顔面についての画像処理を行う際に、「無表情」な顔面画像を処理対象とすることは常とうであり、また、引用発明の処理対象とする顔面画像として「演技者の無表情」顔面画像を採用することを阻害する要因を見い出すことはできないから、引用発明の処理対象とする顔面画像として「演技者の無表情」顔面画像を採用し、引用発明を、演技者の無表情顔面に対する「顔面造作部トラッキングを特製化する方法」とすることは、当業者が適宜なし得る事項といえる。
　一方、本願発明の奏する効果を検討してみても、引用例に記載された発明、及び周知技術から想定される範囲を越える格別なものとはいえない。
　
５　結論
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された発明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２９条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すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。