【事件の表示】
　特願２０００−５４３９１７「ビデオ画像からの顔認識」拒絶査定不服審判事件〔平成１１年１０月２１日国際公開、ＷＯ９９／５３４２７、平成１４年　４月１６日国内公表、特表２００２−５１１６１７〕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１１年４月１２日（優先権主張　１９９８年４月１３日　米国）を国際出願日とする出願であって、平成１７年９月５日付で拒絶査定がされ、これに対して同年１２月１２日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、平成１８年１月１０日に手続補正がなされたものである。
 
２．平成１８年１月１０日付の手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成１８年１月１０日付の手続補正を却下する。
 
［理由］
（１）本件補正
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、補正前の
「画像フレームにおける物体を認識するためのプロセスであって、
　画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップと、
　前記画像フレームの前記囲み部分をウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップと、
　前記変換された画像における、代表的な複数の物体画像から生成したバンチグラフのウェーブレットジェットにより定められる物体の目立つ特徴に関連するノードの場所を求めるステップと、
　前記物体を、物体画像のギャラリーにおける物体画像に関連するウェーブレットジェットと、前記変換された画像のノードのウェーブレットジェットとの類似度に基づいて、識別するステップとを含む、物体を認識するためのプロセス。」
　から、
「画像フレームにおける物体を認識するためのプロセスであって、
　画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップと、
　前記画像フレームの前記囲み部分をウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップと、
　前記変換された画像における、代表的な複数の物体画像から生成したバンチグラフのウェーブレットジェットにより定められる物体の目立つ特徴に関連するノードの場所を求めるステップと、
　前記物体を、物体画像のギャラリーにおける物体画像に関連するウェーブレットジェットと、前記変換された画像のノードのウェーブレットジェットとの類似度に基づいて、識別するステップと、
　前記ノードの位置が予め定められた位置制約を超えて逸れた場合に、再初期化するステップとを含む、物体を認識するためのプロセス。」と補正された。 
　
（２）限定的減縮について
　本件補正のうち請求項１についての補正が、特許法第１７条の２第４項１号（請求項の削除）、３号（誤記の訂正）、４号（明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）に規定される事項を目的とするものでないことは明らかである。 
　そこで、本件補正のうち請求項１についての補正が、特許法第１７条の２第４項２号に掲げる事項である、特許請求の範囲の減縮（請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであつて、補正前の請求項に記載された発明と産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるものに限る。）を目的とするもの（以下、「請求項の限定的減縮」という。）であるか否かについて検討する。 
　本件補正が、特許請求の範囲の減縮を目的とするものといえるためには、補正後の請求項１が、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものでなければならない。
　しかし、本件補正は、補正前の請求項１に「ノードの位置が予め定められた位置制約を超えて逸れた場合に、再初期化するステップ」という、補正前の請求項１に記載されていない「発明を特定するために必要な事項」を追加して、補正後の請求項１とする補正を含むものであり、これは「発明を特定するために必要な事項」をさらに「限定」するための補正、すなわち、請求項の限定的減縮には該当しない。
　したがって、本件補正は、特許法第１７条の２第４項２号に掲げる事項である、特許請求の範囲の減縮を目的とするものとはいえない。 
　
（３）むすび
　上記のとおり、本件補正は、特許法１７条の２第４項の規定に違反しているものと認められるから、同法１５９条１項で準用する同法５３条１項の規定により却下すべきものである。
　
３．本願発明について
　平成１８年１月１０日付の手続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」という。）は、平成１７年６月２１日付手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
「画像フレームにおける物体を認識するためのプロセスであって、
　画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップと、
　前記画像フレームの前記囲み部分をウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップと、
　前記変換された画像における、代表的な複数の物体画像から生成したバンチグラフのウェーブレットジェットにより定められる物体の目立つ特徴に関連するノードの場所を求めるステップと、
　前記物体を、物体画像のギャラリーにおける物体画像に関連するウェーブレットジェットと、前記変換された画像のノードのウェーブレットジェットとの類似度に基づいて、識別するステップとを含む、物体を認識するためのプロセス。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された、Laurenz Wiskott,Jean-Marc Fellous,Norbert Kruger,and Christoph von der Malsburg，Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching，IEEE TRANSACTION ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE，１９９７年７月，vol.19 , no.7，p.775-779（以下、「引用例」という。）には、図面と共に、次の記載がある。 
　
　ア　「We present a system for recognizing human faces from single images out of a large database containing one image per person. Faces are represented by labeled graphs, based on a Gabor wavelet transform. Image graphs of new faces are extracted by an elastic graph matching process and can be compared by a simple similarity function.」（７７５頁右欄Abstract１行〜６行）
　
　イ　「THE system presented here is based on a face recognition system described in [1]. In this preceding system, individual faces were represented by a rectangular graph, each node labeled with a set of complex Gabor wavelet coefficients, called a jet. Only the magnitudes of the coefficients were used for matching and recognition.
When recognizing a face of a new image, each graph in the model gallery (database) was matched to the image separately and the best match indicated the recognized person. Rotation in depth was compensated for by elastic deformation of the graphs.
We have made three major extensions to this system in order to handle larger galleries and larger variations in pose, and to increase the matching accuracy, which provides the potential for
further techniques to improve recognition rate.
・  Firstly, we use the phase of the complex Gabor wavelet coefficients to achieve a more accurate location of the nodes and to disambiguate patterns which would be similar in their coefficient magnitudes.
・  Secondly, we employ object adapted graphs, so that nodes refer to specific facial landmarks, called fiducial points. The correct correspondences between two faces can then be found across large viewpoint changes.
・  Thirdly, we have introduced a new data structure, called the bunch graph, which serves as a generalized representation of faces by combining jets of a small set of individual faces.
This allows the system to find the fiducial points in one matching process, which eliminates the need for matching each model graph individually. This reduces computational effort significantly. A more detailed description of this system is given in [2].」（７７５頁右欄1 INTRODUCTION１行〜７７６頁左欄７行）
　
　ウ　「A jet - is defined as the set {Jj} of 40 complex Gabor wavelet coefficients obtained for one image point.」（７７６頁左欄２１行〜２２行）
　
　エ　「We instead combine a representative set of M individual model graphs Gb(m = 1, ..., M) into a stack-like structure, called a face bunch graph (FBG)(see Fig. 3). Each model graph has the same grid structure and the nodes refer to identical fiducial points. A set of jets referring to one fiducial point is called a bunch. An eye bunch, for instance, may include jets from closed, open, female, and male eyes etc. to cover these local variations.」（７７７頁左欄５行〜１２行）
　
　オ　「Initially, when the FBG contains only few faces, it is necessary to review and correct the resulting matches, but once the FBG is rich enough (approximately 70 graphs) one can rely on the matching and generate large galleries of model graphs automatically.」（７７７頁左欄２８行〜３２行）
　
　カ　「Since the FBG provides several jets for each fiducial point, the best one is selected and used for comparison. These best fitting jets serve as local experts for the image face. A heuristic algorithm is used to find the image graph which maximizes the graph similarity function. First, the location of the face is found by a sparse scanning of the FBG over the image. Then, the FBG is varied in size and aspect ratio to adapt to the right format of the face. These steps are of no cost in the topography term of the similarity function because the edge labels are transformed accordingly. Finally all nodes are moved locally and relative to each other to optimize the graph similarity further.」（７７７頁左欄４１行〜５１行）
　
　キ　「After having extracted model graphs from the gallery images and image graphs from the probe images, recognition is possible with relatively little computational effort by comparing an image graph to all model graphs and selecting the one with the highest similarity value. The similarity function we use here for comparing graphs is an average over the similarities between pairs of corresponding jets.」（７７７頁右欄１１行〜７７８頁左欄２行）
　
　したがって、上記アないしキの記載及び図面から、引用例には、
「画像（ｉｍａｇｅ）から顔（ｆａｃｅ）を認識するシステム（ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ　ｈｕｍａｎ　ｆａｃｅｓ）で行われるプロセスにおいて、複数の顔画像から生成したＦＢＧ（Ｆａｃｅ　Ｂｕｎｃｈ　Ｇｒａｐｈ）のノードである各基準点（ｆｉｄｕｃｉａｌ　ｐｏｉｎｔ）のｊｅｔとの類似性が最大となるように、対象画像でのグラフのノードとなる基準点位置を求め、対象画像のグラフの各基準点のｊｅｔとギャラリー（ｇａｌｌｅｒｙ）画像のグラフの対応する各基準点のｊｅｔとの類似性によって、最も一致する画像を算出することにより、対象画像の顔が誰であるのかを認識するプロセス」の発明（以下、「引用発明」という。）が開示されていると認めることができる。
　
（２）対比
　引用発明の「画像」は、本願発明の「画像フレーム」に相当する。
　引用発明の「顔」は、認識対象となる物体であるから、本願発明の「物体」に相当する。
　引用発明の「画像から顔を認識するシステムにおけるプロセス」は、本願発明の「画像フレームにおける物体を認識するためのプロセス」に相当する。
　引用例の前掲ウの記載から、引用発明の「ｊｅｔ」は、複数の複素ガボールウェーブレット係数で表されるものであるから、本願発明の「ウェーブレットジェット」に相当する。
　そして、引用発明において、対象画像から該「ｊｅｔ」を得るために、対象画像をガボールウェーブレット変換を用いて変換している、つまり、対象画像をウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成していることは明らかである。そうすると引用発明は、本願発明の「画像フレームをウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成する」構成を有しているといえる。
　引用例の前掲エの記載から、引用発明の「ＦＢＧ」は、代表的な複数の顔画像から生成されたバンチグラフであるといえる。そうすると、引用発明の「ＦＢＧ」は、本願発明の「代表的な物体画像から生成されたバンチグラフ」に相当する。
　引用例の前掲ア、エの記載から、引用発明の「基準点」は、顔をグラフで表現した際のノードであって、顔を識別するための基準となる点であるから、本願発明の「物体の目立つ特徴に関連するノード」に相当する。
　引用発明の「複数の顔画像から生成したＦＢＧのノードである各基準点のｊｅｔとの類似性が最大となるように、対象画像でのグラフのノードとなる基準点位置を求める」ことは、本願発明の「変換された画像における、代表的な複数の物体画像から生成したバンチグラフのウェーブレットジェットにより定められる物体の目立つ特徴に関連するノードの場所を求めるステップ」に相当する。
　引用発明の「対象画像のグラフの各基準点と、ギャラリー画像のグラフの対応する各基準点のｊｅｔの類似性によって、最も一致する画像を算出することにより、対象画像の顔が誰であるのかを認識する」ことは、本願発明の「物体を、物体画像のギャラリーにおける物体画像に関連するウェーブレットジェットと、前記変換された画像のノードのウェーブレットジェットとの類似度に基づいて、識別するステップ」に相当する。
　したがって、本願発明と引用発明とは、「画像フレームにおける物体を認識するためのプロセスであって、
　画像フレームをウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップと、
　前記変換された画像における、代表的な複数の物体画像から生成したバンチグラフのウェーブレットジェットにより定められる物体の目立つ特徴に関連するノードの場所を求めるステップと、
　前記物体を、物体画像のギャラリーにおける物体画像に関連するウェーブレットジェットと、前記変換された画像のノードのウェーブレットジェットとの類似度に基づいて、識別するステップとを含む、物体を認識するためのプロセス。」で一致し、次の点で相違している。
　
［相違点］
　本願発明は、「物体に関連する画像フレームの部分」のみを認識対象としており、そのための構成として「画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップ」を有し、「ウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップ」の処理対象が「画像フレームの囲み部分」であるのに対して、引用発明は、「画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップ」を有しておらず、「ウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップ」の処理対象は画像全体である点。
　
（３）判断
［相違点］について
　認識処理の効率を上げるために、対象画像の物体に関連する部分領域を算出し、該部分領域のみを認識対象とすることは、物体認識において周知技術である。
　例えば、原査定の拒絶の理由に引用された、特開平８−１０６５１９号公報には、「【００２０】各テレビカメラから入力されたそれぞれの画像から顔領域決定手段３によりユーザの顔領域が決定される。顔領域の決定手順について図２のフローチャートにしたがって説明する。まず、人物の顔を中心とした図７の画像中の肌色の領域Ｒ1 ，Ｒ2 ，．．．，Ｒk を抽出する（Ｓ１）。この結果の画像を図８に示す。これらの領域Ｒ1 ，Ｒ2 ，．．．，Ｒk の中には顔の領域の他に、例えばネクタイの肌色の部分の領域などが含まれる。つぎに、これらの領域の中で面積の最も大きい領域Ｒmax を選択する（Ｓ２）。この結果の画像を図９に示す。顔の領域の内、肌色でない目やノイズなどのため、選ばれた領域Ｒmax には穴（図９の黒い領域の中の白い部分）が存在する。そこで、この領域Ｒmax の穴の部分を埋める処理を行い、画像中の顔領域Ｒfaceが決定される（Ｓ３）。この結果の画像を図１０に示す。顔領域Ｒfaceを囲む矩形Ｒｅｃｔ1 を求めて、矩形Ｒｅｃｔ1 を顔の方向を判定するのに用いる領域とする（Ｓ４）。この結果の画像を図１１に示す。」と、記載されている。
　そうすると、引用発明において、認識処理の効率を上げるために、対象画像の物体に関連する部分領域を算出するステップ、つまり、「画像フレームにおける物体を検出し、前記物体に関連する画像フレームの部分を囲むステップ」を設け、「ウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップ」の処理の対象を「画像フレームの囲み部分」として、「画像フレームの前記囲み部分をウェーブレット変換を用いて変換し、変換された画像を生成するステップ」とすることは、当業者が容易に想到できたものである。
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用例に記載された発明及び周知技術から、当業者が予測できる範囲のものである。 
　したがって、本願発明は、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。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本願発明は、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、拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。