【事件の表示】
　平成　５年特許願第５０６４０８号「適応視覚システム」拒絶査定に対する審判事件［平成　５年　４月　１日国際公開、ＷＯ９３／０６５６２、平成　６年　３月３１日国内公表、特表平　６−５０２９５０］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、平成４年９月２８日（パリ条約による優先権主張外国庁受理１９９１年９月２７日、米国）の出願であって、平成１３年８月２７日に手続補正がされ、平成１３年１０月２３日付けで拒絶査定がされ、これに対して、平成１４年１月２８日に審判請求がされたものである。
　
　
２．本願発明
　本願発明は、明細書及び図面の記載からみて、平成１３年８月２７日付け手続補正書で手続補正された特許請求の範囲に記載されたとおりのものであって、その請求項３に記載された発明は次のとおりのもの（以下、「本願発明３」という。）である。
「３．背景において少なくとも一つの所定属性値を有する少なくとも一つの妥当物体を識別する方法において、
　（ａ）物体と背景の像を生成する段階と、
　（ｂ）像のグレーレベル共発生マトリックスを生成する段階と、
　（ｃ）共発生マトリックスのエントロピー関数が最大化される如く、しきいグレーレベルをエントロピーを用いて選択する段階と、
　（ｄ）少なくとも一つの候補物体属性値を有する、少なくとも一つの候補物体に対して像を探索する段階と、
　（ｅ）妥当物体の所定属性値を有する候補物体を妥当化し、これにより妥当物体を識別する段階と
を含む方法。」
　
　
３．引用例
　これに対して、原審で引用された特開昭６３−２０５７９号公報（昭和６３年１月２８日出願公開。以下、「刊行物３」という。）には、「画像の特徴量抽出処理方式」に関する発明について、図面と共に、以下の記載がある。
（Ａ）「以下に説明する実施例は、衛星画像から特定の形状を持つ対象物、例えば、Ｈ型建屋を抽出する画像処理システムである。」（第３頁上左欄５行〜７行）
（Ｂ）「本システムにおける動作の概要は以下の通りである。まず、画像解析処理部２２に衛星画像２１を入力する。」（第３頁上左欄１９行〜上右欄１行）
（Ｃ）「次に、粗選択処理後の各候補点についてのみ、フーリエ記述子を用いた精密形状抽出処理によって、微細な特定形状対象物を抽出する。」（第３頁上右欄９行〜１１行）
（Ｄ）「選択された対象物Ａのフーリエ記述子を算出する（形状パラメータ算出処理１８）。」（第４頁上左欄５行〜６行）
（Ｅ）「次に、前記精密選択用基準形状パラメータファイル２４に予め蓄えられているトレーニングデータと、上記算出したフーリエ記述子とを比較し判定する（処理１９）。」（第４頁上右欄２行〜５行）
（Ｆ）「上記距離Ｄ２が閾値、例えば、Ｄ２ＴＨより小さければ、対象物はトレーニングデータと同クラスであると判定する。閾値Ｄ２ＴＨは、実験により最適値を設定する（対象検出処理１９）。」（第４頁上右欄１４行〜１７行）
（Ｇ）「マクロ的形状解析を第１段階として行うことにより、演算量の多い第２段階の処理を行う対象領域を削減することにより、全体の処理時間の短縮に効果がある。」（第４頁下左欄３行〜６行）
　
　上記（Ａ）〜（Ｇ）の記載によると、刊行物３には、
「衛星画像を入力し、
粗選択処理後の各候補点についてのみ、選択された対象物Ａの形状パラメータであるフーリエ記述子を算出し、
精密選択用基準形状パラメータファイル２４に予め蓄えられているトレーニングデータと算出したフーリエ記述子とを比較して、その間の距離Ｄ２が実験により最適値に設定された閾値、例えば、Ｄ２ＴＨより小さければ、対象物はトレーニングデータと同クラスであると判定することで、微細な特定形状対象物を抽出する衛星画像から特定の形状を持つ対象物を抽出する画像の特徴量抽出処理方式」の発明（以下、「刊行物３記載の発明」という。）が記載されている。
　
　また、原審で引用された「Pal et al.,“Entropic Thresholding”, Signal Processing,  Vol.16, pp.97-108 (1989)」（以下、「刊行物４」という。）には、図面と共に、以下の記載がある。
（Ｈ）「４．Application to image segmentation
  Based on the new definitions of entropy of an image, the following two algorithms for object background classification are proposed.
　
４.１．Algorithm 1
  We are now going to describe an algorithm based on equation (13), which takes into account the spatial details of an image. Since such a method is dependent on the probability of co-occurrence of pixel intensities, let us define, first of all, the co-occurrence matrix before proceeding further.
  The co-occurrence matrix of the image F is an L x L dimensional matrix T=[tij]LxL that gives an idea about the transition of intensities between adjacent pixels. 
（中略）
  Thus, tij is defined as follows [4];
  The probability of co-occurrence pij of gray levels i and j can therefore be written as
  If s, 0=s=L-1, is a threshold, then s partitions the co-occurrence matrix into four quadrants, namely A, B, C and D (Fig.3).
  Let us define the following quantities:
Normalising the probabilities within each individual quadrant, such that the sum of the probabilities of each quadrant equals one, we get the following cell probabilities for different quadrants:
４.２．Algorithm 2
  This algorithm is based on the concept of conditional entropy (equations (16)-(18)). Suppose s is an assumed threshold. Then pixels with gray level values ranging from 0 to s constitute the object, while the remaining pixels with gray values lying between s+1 and L-1 correspond to the background. Let tij be an entry of the quadrant B (Fig.3), then tij gives the number of transitions, such that i belongs to the object and j belongs to the background, and i and j are adjacent. Therefore, pBij as defined in equation (22) give the probability that gray levels i and j belong to the object and background, respectively, and they are adjacent. Thus pBijs of equation (22) give the probabilities required by equation (16). Similarly, pDij of equation (24) correspond to the probabilities of equation (17). 
  In order to get the threshold for object-background classification ＨＴ(C) is maximised with respect to s.」（第１０１頁右欄１０行〜第１０３頁左欄２３行）
　
（翻訳文）
「４．イメージ分断への応用
　イメージのエントロピーの新しい定義に基づいて、物体・背景の分類のための次の２つのアルゴリズムを提案する。
　
４.１．アルゴリズム１
　方程式（１３）に基づいてアルゴリズムを記述する、それはイメージの空間の細部を考慮する。この方法はピクセル強度の同時生起の確率に依存しているので、まず、同時生起行列を定義する。
　イメージＦの同時生起行列は隣接したピクセル間の強度の変遷を示すＬ×Ｌの次元の行列Ｔ＝［ ｔｉｊ］Ｌ×Ｌ である。
（中略） 
　それで、ｔｉｊ が次のように定義される［４］；
　ｉとｊのグレーレベルの同時生起Ｐｉｊの確率は以下のように書かれる。
　もし、0=s=L-1で、ｓが閾値であるなら、ｓは同時生起行列をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つの象限に分割する。（ Fig.３ ）。
  次の値を定義する：
それぞれの個別の象限の確率が正規化されたならば、それぞれの象限の確率の和は１に等しく、異なった象限に対し、以下のセル確率が得られる：
（中略）
　
４.２．アルゴリズム２
  このアルゴリズムは条件付きのエントロピーの概念に基づいている（方程式（１６）−（１８））。ｓが仮定された閾値であると仮定する。０からｓまでの範囲のグレーレベル値を持つ画素が物体を構成し、他方、ｓ＋１とＬ−１の間のグレーレベルの残りの画素は背景に対応する。ｔｉｊ がＢの象限に入っているとし（Fig３）、ｔｉｊは変遷の値を与えるとすると、ｉは物体に属し、ｊは背景に属し、ｉとｊは隣接する。従って、方程式（２２）に定義されるｐＢｉｊはグレーレベルｉとｊの各々が物体と背景が属する確率を与える。それらは隣接する。このように、方程式（２２）のｐＢｉｊは方程式（１６）によって要求された確率を与える。同様に、方程式（２４）の ｐＤｉｊ は方程式（１７）の確率に対応する。
　そのために、
　 物体−背景の分類のための閾値を得るため、ＨＴ （Ｃ）はｓに関して最大化される。」
　
　上記（Ｈ）の記載によると、刊行物４には、
「画像の同時生起行列を定義し、
同時生起行列を閾値ｓで分割し、分割された象限の確率の和が１となるように正規化し、該象限の正規化された確率から求められる条件付エントロピーの最大となった閾値ｓを物体と背景との分類のための閾値とすること」（以下、「刊行物４記載の事項」という。）が記載されている。
　
　
４．対比・判断
　刊行物３記載の発明は「画像の特徴量抽出処理方式」なる物として発明が表現されているが、これを方法として発明を表現し得ることは自明であって、単なる表現上の問題にすぎない。
　
　そこで、本願発明と刊行物３記載の発明とを対比すると、
（ア）刊行物３記載の発明は、トレーニングデータと算出したフーリエ記述子とを比較して、その間の距離Ｄ２が閾値Ｄ２ＴＨより小さいものを特定の形状を持つ対象物として、衛星画像から抽出しており、フーリエ記述子が属性値に相当する。
　このため、刊行物３記載の発明は、背景において少なくとも一つの所定の属性値を有する少なくとも一つの妥当物体を識別する方法である点で、本願発明３と相違しない。
（イ）刊行物３記載の発明は衛星画像を入力しており、衛星画像を生成する段階を有していること及び衛星画像は物体と背景の画像から構成されることは明らかである。
　このため、刊行物３記載の発明は、物体と背景の像を生成する段階を含んでいる点で、本願発明３と相違しない。
（ウ）刊行物３記載の発明は、精密選択用基準形状パラメータファイル２４に予め蓄えられているトレーニングデータと算出したフーリエ記述子とを比較して、その間の距離Ｄ２が閾値、例えば、Ｄ２ＴＨより小さければ、対象物はトレーニングデータと同クラスであると判定することにより、衛星画像から特定の形状を持つ対象物を抽出している。
　そして、該刊行物３記載の発明は、粗選択後の候補をトレーニングデータと比較することで、対象物を探索し識別を行っていることは明らかである。
　このため、少なくとも一つの候補物体属性値を有する、少なくとも一つの候補物体に対して像を探索する段階と、妥当物体の所定属性値を有する候補物体を妥当化し、これにより妥当物体を識別する段階とを含んでいる点で、本願発明３と相違しない。
　
　したがって、本願発明３と刊行物３とは、
「背景において少なくとも一つの所定属性値を有する少なくとも一つの妥当物体を識別する方法において、
　（ａ）物体と背景の像を生成する段階と、
　（ｄ）少なくとも一つの候補物体属性値を有する、少なくとも一つの候補物体に対して像を探索する段階と、
　（ｅ）妥当物体の所定属性値を有する候補物体を妥当化し、これにより妥当物体を識別する段階と
を含む方法。」である点で一致し、次の点で相違する。
　
（相違点）
　本願発明３は、像のグレーレベル共発生マトリックスを生成する段階と、共発生マトリックスのエントロピー関数が最大化される如く、しきいグレーレベルをエントロピーを用いて選択する段階とを含んでいるのに対して、刊行物３記載の発明はこれらの段階を含んでいない点。
　
　そこで、上記相違点を検討するに、画像の同時生起行列を定義し、同時生起行列を閾値ｓで分割し、分割された象限の確率の和が１となるように正規化し、該象限の正規化された確率から求められる条件付エントロピーの最大となった閾値ｓを物体と背景との分類のための閾値とすることが刊行物４に記載されており、本願発明３における「共発生マトリックス」は「co-occurrence matrix」に対応する語であって、一般的に言う「同時生起行列」と同一の技術事項を表すものである。
　そして、同時生起行列から求められるエントロピーは、フーリエ記述子と同様に、画像から特定のパターンを抽出する際に用いる属性として周知な属性である。
　このため、刊行物３記載の発明において、衛星画像の背景の中から特定形状対象物を抽出する属性値を正規化した同時生起行列を閾値ｓで分割した象限の確率から求められる条件付エントロピーとし、該条件付エントロピーが最大となった閾値ｓを物体と背景との分類のための閾値とすること、すなわち、像のグレーレベル共発生マトリックスを生成する段階と、共発生マトリックスのエントロピー関数が最大化される如く、しきいグレーレベルをエントロピーを用いて選択する段階とを含むように構成することは、当業者であれば容易になし得る事項である。
　
　そして、本願発明３の構成によりもたらされる効果も、刊行物３記載の発明及び刊行物４記載の事項から当業者が容易に予想し得る程度のものであり、格別のものではない。
　
　なお、審判請求人は、平成１４年７月１日付け上申書において、「請求人は、本件について迅速に特許を受けることを希望するため、手続補正書を提出する機会を与えて下されば、本件から請求項３を削除することを上申致します。」を主張している。
　しかしながら、上記の主張は、審判請求人は審判請求時に認められた補正の可能な期間で補正を行わず、該期間を経過した後に行った主張であるから、時期を逸したものであって採用することはできない。
　
　
５．むすび
　
　したがって、本願発明３は、刊行物３記載の発明及び刊行物４記載の事項に基づいて、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。
　
　よって、結論のとおり審決する。