【事件の表示】
　平成　７年特許願第２１６２４９号「文字又は図形の認識方法及びシステム」拒絶査定に対する審判事件［平成　９年　３月　７日出願公開、特開平　９−　６２７８７］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７年８月２４日に出願されたものであって、平成１３年３月５日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成１３年６月１１日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、平成１３年６月１１日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１３年６月１１日付け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１３年６月１１日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）補正後の本願発明
　平成１３年６月１１日付けの本件手続補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
　
　「【請求項１】文字又は図形を認識する方法において、
　ある領域に存在する文字又は図形をサンプリングして、サンプリング情報を抽出するステップと、
　前記サンプリング情報に基づいて、前記文字又は図形における複数の局所領域を決定するステップと、
　それぞれの前記局所領域ごとに、前記局所領域に含まれるサンプル点の座標、前記サンプル点が表すストロークの曲がり具合その他前記サンプル点間の関係を表すパラメータを含む特徴ベクトルを求めるステップと、
　それぞれの前記特徴ベクトルを、前記文字又は図形が存在する領域上の前記局所領域の位置に基づいて、順序づけて並べることにより、前記特徴ベクトルのベクトル列を求めるステップと、
　前記ベクトル列に基づいて、前記文字または図形を認識するステップとを有することを特徴とする方法。」
　と補正された。
　上記補正は、補正前の特許請求の範囲の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「それぞれの前記局所領域ごとに特徴ベクトルを求めるステップ」に対して、
　「前記局所領域に含まれるサンプル点の座標、前記サンプル点が表すストロークの曲がり具合その他前記サンプル点間の関係を表すパラメータを含む」
　との限定を付加するものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
　そこで、本件補正後の前記特許請求の範囲の請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか、すなわち特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第４項の規定に適合するかについて以下に検討する。
　
（２）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用した特開昭５８−１０５３８８号公報（昭和５８年６月２３日出願公開。以下、「引用例」という。）には、図面と共に以下の記載がなされている。
　
（ア）「本発明は、筆順の不安定な手書き文字に対して筆順に依存しない方法で主特徴を抽出し、主特徴から構成された簡易な特徴点行列の照合により候補文字を選択する計算処理が容易なオンライン手書き文字認識方式を提供することを目的とする。」（第２頁上左欄第５〜９行）
　
（イ）「第１図は、本発明によるオンライン手書き文字認識方式を適用した実施例のブロック図である。同図において１は認識対象の手書き文字入力データの入力端子、２は前処理部であり、文字入力情報に対し雑音を除去した後、平滑化、量子化を行ない次段階の処理を容易化する。３は前処理された文字入力データから全ての特徴点（始点、終点、尖点、交点）を検出する特徴点検出部、４は線分流出方向検出部であり、特徴点からの文字曲線の流出方向を全て検出する。５は、検出された特徴点に順位付けを行ない特徴点行列を作成する特徴点行列作成部、６は評価部であり、特徴点行列作成部５で作成された特徴点行列と辞書８との類似度を評価し最も評価の高い文字が７の認識文字として選択される。なお、これらの各ブロックは計算機によって処理される。」（第２頁上左欄第１２行〜同頁上右欄第７行）
　
（ウ）「次にこの実施例の全体の動作を説明するに先だって、ブロック３〜５により行なわれる特徴点行列の作成について詳細に説明する。第２図は認識例題文字「４」における特徴点抽出図である。文字曲線上の○印は特徴点を表わす。９は始点（ストロークの開始点）、１０，１１は終点（ストロークの終了点）、１２は尖点（文字曲線の接戦方向が著しく変わる点）、１３は交点（１または２以上のストローク間で文字曲線が交叉あるいは接する点）である。これらの４種類の特徴点を１文字を構成する全てのストロークについて検出する。」（第２頁上右欄第８〜１８行）
　
（エ）「第３図は特徴点からの文字曲線の流出方向量子化の説明図である。線分の流出方向とは、特徴点から流出している全ての文字曲線について特徴点における接線を考え、接線方向をもって特徴点からの線分の流出方向としたものである。すなわち特徴点を中心として、文字曲線が１６π／８からπ／８の方向に流出している場合を
１
２
３
４
８
　第４図は認識例題「４」における特徴点からの線分流出方向量子化値の抽出図である。第２図の始点９からは
５
７
５
３
１
２
　なお、引用例に於いては、方向を示すために、数字の上に矢印を付しベクトルである旨表記しているが、印刷の都合上、審決は矢印表記に代えアンダーライン表記とした。
　
（オ）「第５図は特徴点行列作成のための、認識例題文字「４」における特徴点順位付け図である。特徴点の順位付けは以下のようにして行なう。第５図に示す座標軸Ｘ，Ｙに対して第２図において抽出された特徴点の位置座標（Ｘ，Ｙ）を考慮して、特徴点をＹ座標の大きいものから順に並べると９，１０，１２，１３，１１（１０，１２，１３は同位）の順になる。ここで抽出された特徴点のＹ座標値で同じ値をとらない点９と１１に対しては、Ｙ座標値の順に順位付けを行なう。このようして、第２図で抽出された特徴点９・１０・１１・１２・１３は、９，１２，１３，１０，１１の順で順位付けが行なわれ、第５図の特徴点内の番号の順になる。」（第２頁下左欄第１６行〜同頁下右欄第１２行）
　
（カ）「第６図は特徴点行列である。各列の番号
１
８
１
８
１
２
　なお、引用例に於いては、方向を示すために、数字の上に矢印を付しベクトルである旨表記しているが、印刷の都合上、審決は矢印表記に代えアンダーライン表記とした。
　
（キ）「次に第１図に示した実施例の動作について説明する。入力端子１に加わった認識すべき文字情報である入力文字は筆点位置座標系列の形で前処理部２に入力される。入力データは前処理部２で雑音除去、平滑化、量子化の処理がなされ、前述した特徴点検出部３、線分流出方向検知部４、特徴点行列作成部５によって特徴点行列が作成される。このようにして認識すべき文字入力データから作成された入力文字特徴点行列と、標準文字パターンから上述の特徴点行列と同様にして作成された標準文字特徴点行列で構成されている辞書８が、評価部６で照合される。照合は以下の式によって行なわれる。入力文字特徴点行列をＡ、標準文字特徴点行列の辞書をＢとすると、
　Ａ＋Ｂ＝（ａｉｊ）＋（ｂｉｊ）
        ＝（ａｉｊ＋ｂｉｊ）.....................................（１）
である。１式中の＋は排他的論理和を表わし、評価値Ｖを式２で定義する。
　Ｖ＝Σ(1≦i≦m)Σ(1≦j≦n)（ａｉｊ＋ｂｉｊ）..........（２）
１，２式を用いてＡとＢの行列要素の違いの合計を評価値Ｖとして算出し、Ｖの一番小さい標準文字を認識文字７として出力する。」（第３頁上左欄第９行〜同頁上右欄第１８行）
　なお、印刷の都合上、行列ＡとＢの排他的論理和の表現式が、引用例記載のものと少し相違する。
　
（ク）「本発明によれば特徴点付近に集中する情報を利用することによる簡易な主特徴抽出を用いた簡易なアルゴリズムにより認識時間、認識率を向上し、これまで認識が非常に困難であった筆順の不安定な文字についても安定な文字と同様に処理して、オンライン手書き文字の認識を向上させることができる。」（第３頁下左欄第４〜１０行）
　との記載が認められ、これらの記載によれば、引用例には、
　「オンライン手書き入力された文字に対し、次段階の処理を容易化するために、前処理部２において雑音除去、平滑化、量子化を行う。該前処理された文字入力データから全ての特徴点（始点、終点、尖点、交点）を検出し、その後各特徴点からの文字曲線の流出方向を全て検出する。次に、抽出された各特徴点の位置座標（Ｘ，Ｙ）を考慮して、特徴点をＹ座標の大きいものから順に並べ換え、オンライン手書き文字入力された文字入力データが筆順に依存しないような形式に特徴点の順位付けを行う。この操作に伴い各特徴点から流出する文字曲線の流出方向を示すベクトルもまた筆順に依存しない形式に並べ換えられる。このようにして得られる各特徴点から流出する文字曲線の流出方向を示すベクトル列に基づいて特徴点行列を作成し、この特徴点行列と辞書内の特徴点行列とを照合することにより、筆順に依存しないオンライン手書き文字認識を可能とする」発明（以下、「引用例発明」という。）が開示されていると認めることができる。　
　
（３）対比
　そこで、本願補正発明と引用例に記載された発明とを対比すると、
（ａ）本願補正発明の目的は、「入力の筆順と画数に制限のない認識手法を提供する」（段落【０００７】）という点にあり、そして引用例に記載された発明の目的は、「本発明は、筆順の不安定な手書き文字に対して筆順に依存しない方法で主特徴を抽出し、主特徴から構成された簡易な特徴点行列の照合により候補文字を選択する計算処理が容易なオンライン手書き文字認識方式を提供する」点にあり（前記（ア）参照。）、両発明はその目的において軌を一にしており差異はない。
　　
（ｂ）引用例に記載された発明は、オンラインによる手書き文字入力情報に対し、前処理部２で雑音除去処理、平滑化処理、量子化処理を実行し、次段以降の処理の容易化を図っており（前記（イ）、（キ）参照。）、量子化等の前処理が施されたオンラインによる手書き文字入力情報は、本願補正発明のサンプリング情報に相当することは明かであるから、本願補正発明と引用例に記載された発明とは、「文字又は図形を認識する方法において、ある領域に存在する文字又は図形をサンプリングして、サンプリング情報を抽出する」という点で差異はない。
　
（ｃ）本願補正発明の局所領域の定義は、「ここで局所領域とは、ある文字・図形の認識する場合に必要とされる特徴的な一部分をいう。一般に、局所領域は、ストロークの始点、終点またはｘ、ｙ座標の極大値・極小値を含む領域であることが多い。」（段落【００２１】）である。
　然るに、引用例に記載された発明は、オンライン手書き文字入力情報の特徴点、すなわち、始点（ストロークの開始点）、終点（ストロークの終了点）、尖点（文字曲線の折線方向が著しく変わる点）、交点（１または２以上のストローク間で文字曲線が交叉あるいは接する点）を検出しており（前記（ウ）参照。）、始点、終点、尖点、交点等の特徴点を中心とする近傍領域は、本願補正発明の定義に従えば局所領域といえることは明かであるから、本願補正発明と引用例に記載された発明とは、「前記サンプリング情報に基づいて、前記文字又は図形における複数の局所領域を決定する」という点で差異はない。
　
（ｄ）引用例の図面第４図及びその関連説明によれば、例えば、特徴点である尖点１２に注目すると、尖点１２から２本の線分が
１
２
１
２
　
（ｅ）引用例に記載された発明は、抽出された複数の特徴点の位置座標（Ｘ，Ｙ）を考慮して、特徴点をＹ座標の大きいものから順に並べ特徴点を順位付け、この特徴点の順位付けと同時に、特徴点から流出する接線ベクトル（特徴ベクトルに相当）も特徴点の位置に基づいて順位付けて並べている（前記（オ）参照。）から、本願補正発明と引用例記載の発明とは、「それぞれの前記特徴ベクトルを、前記文字又は図形が存在する領域上の前記局所領域の位置に基づいて、順序づけて並べることにより、前記特徴ベクトルのベクトル列を求める」という点で差異はない。
　
（ｆ）引用例に記載された発明は、特徴点の位置座標（Ｘ，Ｙ）に基づき特徴点から流出する接線ベクトルをＹ座標の大きいものから順に並べ、これら複数のベクトルに基づいて手書きオンライン文字入力情報を認識しているから、本願補正発明と引用例に記載された発明とは、「前記得られた複数のベクトルに基づいて、前記文字または図形を認識する」という点で差異はない。
　
　そうすると、本願補正発明と引用例に記載された発明とは、
　「文字又は図形を認識する方法において、
　ある領域に存在する文字又は図形をサンプリングして、サンプリング情報を抽出するステップと、
　前記サンプリング情報に基づいて、前記文字又は図形における複数の局所領域を決定するステップと、
　それぞれの前記局所領域ごとに、前記局所領域に含まれるサンプル点の座標、前記サンプル点が表すストロークの曲がり具合を表すパラメータを含む特徴ベクトルを求めるステップと、
　それぞれの前記特徴ベクトルを、前記文字又は図形が存在する領域上の前記局所領域の位置に基づいて、順序づけて並べることにより、前記特徴ベクトルのベクトル列を求めるステップと、
　前記得られた複数のベクトルに基づいて、前記文字または図形を認識するステップとを有することを特徴とする方法。」
である点で一致し、次の２点で相違する。
　
（相違点１）
　本願補正発明は、特徴ベクトルが、ストロークの曲がり具合を表すパラメータを含む他に、局所領域に含まれるサンプル点が表すその他サンプル点間の関係を表すパラメータをも含むものであるのに対し、
　引用例に記載された発明は、そのベクトルが、局所領域に含まれるサンプル点が表すその他サンプル点間の関係を表すパラメータをも含むものであるとの記載がない点。
　
（相違点２）
　本願補正発明は、ベクトル列に基づいて文字又は図形を認識するのに対して、
　引用例に記載された発明は、特徴点行列に基づいて文字または図形を認識する点。
　
（４）判断
　そこで、まず前記相違点１について検討するに、
　引用例の第４図に示される尖点１２を特徴点Ｐとし、特徴点Ｐから流出する２本の線分をＰＡ，ＰＢとし、その方向ベクトルを
１
２
１
２
　しかも、本願明細書の詳細な説明の欄には、「その他サンプル点間の関係を表わすパラメータ」とは何であるのか、また、そのパラメータを如何に求めるのかについての開示が全くない。
　以上のことから、「その他サンプル点間の関係を表わすパラメータ」とは、当該技術分野における通常の点と点の間の関係を表す周知のパラメータであると解釈される。
　したがって、特徴ベクトルが、その他サンプル点間の関係を表わすパラメータを含むものとするようにすることは、当業者が適宜なし得る設計事項である。
　
　次に、前記相違点２について検討すると、
　各特徴点から流出する複数の線分を表す方向ベクトル全てを合わせたものの個数をｍ個とし、それらをＹ座標の値に基づいて降順に並べ、更にその成分をｎ行１列としたｍ個のベクトル列を
　ａ１，ａ２，…，ａｍ　　　　　　　　　　　　
とする。
　他方、ｎ成分（ｎ行１列）のｍ個の縦ベクトル
　ａ１，ａ２，…，ａｍから作ったｎ行ｍ列の行列Ａを
　Ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｍ）
  　＝（Ａｉｊ）
により定義すると、ｉ番目の縦ベクトルａｉのｊ成分、すなわち（ａｉ）ｊは、
　（ａｉ）ｊ＝Ａjｉとなるから、ベクトル列
　ａ１，ａ２，…，ａｍとｍ個のベクトルから成る行列
　Ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｍ）
とは、数学的に同じものである。
　また、ベクトル列
　ａ１，ａ２，…，ａｍと行列
　Ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｍ）
とは、共に文字または図形の特徴を表すものであり、しかも先に述べたように本願明細書の詳細な説明の欄には、「その他サンプル点間の関係を表わすパラメータ」とは何であるのか、また、そのパラメータを如何に求めるのかについての開示が全くないから、両者は本質的に同じものであって、単に数学的表現を異にするにすぎない。したがって、文字または図形の特徴を表すベクトル列に基づいて認識するか、又は、文字または図形の特徴を表すｍ個のベクトルより成る行列に基づいて認識するかは単なる数学上の表現の相違に過ぎず、如何なる表現を採るかは当業者が適宜決定すべき事項である。
　そして、本願補正発明の請求項１に記載された事項によりもたらされる作用効果も、本願補正発明と引用例に記載された発明の目的が同じである故に、引用例に記載された発明及び周知技術から当業者が容易に予測し得る程度のものであり格別なものではない。
　したがって、本願補正発明は、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、特許法第２９条第２項の規定により特許出願の際独立して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、平成１３年６月１１日付けの本件補正は、特許法第１７条の２第５項で準用する同法第１２６条第４項の規定に違反するものであり、特許法第１５９条第１項で準用する特許法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．本願発明について
　平成１３年６月１１日付けの手続補正は、前記のとおり却下されたので、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、出願時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次のとおりのものである。
　
　「【請求項１】文字又は図形を認識する方法において、
　ある領域に存在する文字又は図形をサンプリングして、サンプリング情報を抽出するステップと、
　前記サンプリング情報に基づいて、前記文字又は図形における複数の局所領域を決定するステップと、
　それぞれの前記局所領域ごとに特徴ベクトルを求めるステップと、
　それぞれの前記特徴ベクトルを、前記文字又は図形が存在する領域上の前記局所領域の位置に基づいて、順序づけて並べることにより、前記特徴ベクトルのベクトル列を求めるステップと、
　前記ベクトル列に基づいて、前記文字または図形を認識するステップと
を有することを特徴とする方法。」
　
（１）引用刊行物
　原査定の拒絶理由に引用された刊行物、およびその記載事項は、前記「２．（２）」に記載したとおりのものである。
　
（２）対比・判断
　本願発明は、前記２．で検討した本願補正発明から「それぞれの前記局所領域ごとに特徴ベクトルを求めるステップ」の限定事項である
　「前記局所領域ごとに、前記局所領域に含まれるサンプル点の座標、前記サンプル点が表すストロークの曲がり具合その他前記サンプル点間の関係を表すパラメータを含む」
　という付加要件を省いたものである。
　そうすると、本願発明を特定する事項を全て含み、さらにその特定する事項を付加限定したものである本願補正発明が、前記「２．（４）」に記載したとおり、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から、本願発明も、同様の理由により、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。
　よって、結論のとおり審決する。