【事件の表示】
　平成　７年特許願第２８４６００号「画像からの物体検出方法及びそれを用いた物体検出装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　９年　４月１５日出願公開、特開平　９−１０２０３２］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・本願発明
　本願は、平成７年１０月４日の出願であって、その請求項１に係る発明は、平成１１年２月１日付けの手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、本願の特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次のものと認める。
「【請求項１】　画像中に設定された検出処理領域における各画素の明度をヒストグラム化し、これによって得られたヒストグラムに対して統計手法を用いて画素の分布状態の特徴を数値化し、これによって得られた数値に基づいて検出処理領域に何らかの物体が存在するか否かを判断する画像からの物体検出方法において、前記判断は、統計手法によって得られた数値を入力データとし、この入力データが得られた検出処理領域の実際のデータを教師データとし、前記入力データに対して所定の演算を実行して得られた出力データと前記教師データとを比較し、出力データが教師データと合致するように、学習しそれに基づいて処理するニューラルネットワークで行い、前記統計手法は、加重平均、標準偏差及びひずみ度の３つの手法を用いていることを特徴とする画像からの物体検出方法。」
　
２．引用例 
（１）引用例１
　これに対して、原審の拒絶理由に引用された、特開平７−４１１１８号公報（以下「引用例１」という。）（公開日　平成７年２月１０日）には、次の事項が記載されている。
　（ア）「【請求項１】 複数の区画化されたエリアを備えた検出対象領域中から該エリア中に置かれるべく物体が存在しない空きエリアを検出する空きエリア検出装置において、
前記検出対象領域全体を撮像して得られた画像データに基づいて該検出対象領域中の各エリアを分離するためのマスク画像を作成するとともに、作成されたマスク画像から各エリア毎のラベリング画像を作成する前処理手段と、
空きエリア検出時には、検出対象領域全体を撮像して得られた画像データを入力するとともに、前記作成されたラベリング画像に基づいて前記入力画像データ中から一エリア毎の平均濃度および濃度分散を求める計測手段と、
求められた平均濃度および濃度分散と基準となる平均濃度および濃度分散とを比較して前記検出対象領域の空きエリアを検出する判定手段と、
を具備することを特徴とする空きエリア検出装置。」（引用例１の特許請求の範囲）
　（イ）「【００２５】撮像装置１から供給される撮像データは、計測部６に入力される。そして、前処理部５で得られたラベリング画像を使用して、図７に示すように１つのマス内のヒストグラムを作成する（ステップＳＴ１１）。周知のように、このヒストグラムは、横軸に濃度を、縦軸に画素数を取ったものであり、マス内の濃度の頻度を現している。
【００２６】次に、求められたヒストグラムから濃度最大値を求め、この濃度最大値をそのマスの平均濃度として設定する（ステップＳＴ１２）。
【００２７】この処理では、図７に示すようなヒストグラム結果に対して、例えば（１２２２１）のフィルタをかけ、平滑化されたヒストグラムを求め、それのピーク値を平均濃度とする。これを数式で表わすと以下のようになる。
【００２８】Ｈ’(i) ＝（Ｈ(i-2) ＋２Ｈ(i-1) ＋２Ｈ(i) ＋２Ｈ(i+1) ＋Ｈ(i+2) ）／８
Ｈ：８ビットヒストグラム結果（２５６＊４バイト）
Ｈ’：平滑化されたヒストグラム結果（２５６＊４バイト）
ｉ：濃度階調
次に、求められた平均濃度から濃度分散Ｖi （i ＝１，２，…；駐車マスの総数）を以下の式に基づいて求める（ステップＳＴ１４）。
【００２９】Ｖi ＝Σ（Ｈ’(i) −Ａ）2 ／ｎ
Ａ：平均濃度
この結果、濃度の分布が広がっていると、濃度分散は大きくなり、濃度が一様になると、濃度分散は“１”に近づくことから、駐車の有無の判定が可能となる。
【００３０】上述のようにしてこの計測部６では、各マスの平均濃度および濃度分散を求め、また、前記基準エリアの平均濃度および濃度分散も同時に求め、これら求められた計測データは、判定部７に出力される。
【００３１】＜判定部７の処理動作＞次に判定部７の処理動作を図８のフローチャートおよび図９、図１０の説明図に基づいて説明する。
【００３２】この判定部７では、計測処理により得られた各マスの平均濃度および濃度分散と、基準エリアの平均濃度および濃度分散とを比較してマスの空きの有無を判定する。
【００３３】初めに、判定処理の原理を図９、図１０に基づいて説明する。実際に調べた結果、空きマスと駐車中のマスとの間には、図９に示すように、空きマスの平均濃度ｘと駐車中のマスの平均濃度ｘ’との間には差がなくても、その濃度分散を比較すると、駐車中のマスの濃度分散Ｖ’の方が空きマスの平均濃度Ｖよりも大きくなるという特徴がある。また、図１０に示すように、空きマスと大型車（荷台に幌がかけられたトラックのように、全面がほぼ均一色でマスク内の濃度変化が少ない状態）では、大型車の濃度変化の少ない部分がマスクにかかると、濃度分散には差が見られないが、通常、空きマスの平均濃度ｘと、大型車の色（濃度換算）すなわち駐車中のマスの平均濃度ｘ’とは異なっており、平均濃度を比較することによって車両の有無を判定することができる。
【００３４】そこで、この判定処理では、マスの平均濃度ｘi （i ＝１，２，…；駐車マスの総数）と基準エリアの平均濃度ｘm との間に差がある場合（ステップＳＴ２２ＹＥＳ）またはマスの平均濃度ｘi と基準エリアの平均濃度ｘm との間には顕著な差はないが、マスの濃度分散Ｖi と基準エリアの濃度分散Ｖm との間には、Ｖi ＜Ｖmの関係がある場合（ステップＳＴ２３ＹＥＳ）には、荷台に幌がかけられたトラックのような全面がほぼ均一色である車両が止まっている確率が高いので、“駐車中”と判定する（ステップＳＴ２５）。平均濃度および濃度分散が共に差がない場合（ステップＳＴ２２ＮＯ，ＳＴ２３ＮＯ）には、空きエリアと判定する（ステップＳＴ２４）。
【００３５】上述のようにして、１つのマスについて計測部６の計測処理、判定部７の判定処理が終了すると、次のマスについての計測処理および判定処理が実行され、全てのマス（本実施例では、Ｎｏ．１からＮｏ．６までの６つのマス）についての処理が終了（ステップＳＴ２６ＹＥＳ）すると、その判定結果が結果出力部８に出力される（ステップＳＴ２７）。
【００３６】結果出力部８では、判定結果がモニタ装置３に画面表示されるとともに、必要に応じてコピー装置４にその結果データが供給されハードコピーとして出力される。」（引用例１の３頁３欄４５行〜４頁５欄２３行）
と記載されているから、これらの記載より引用例１には次のことが記載されている。
「撮像装置１から供給される撮像データから、ラベリング画像を得て、各マス内の濃度の頻度を現すヒストグラムを作成し、求められたヒストグラムから各マスの平均濃度および濃度分散を求め、計測処理により得られた各マスの平均濃度および濃度分散と、基準エリアの平均濃度および濃度分散とを比較してマスの空きの有無を判定する空きエリア検出装置において、
　前記判定は、マスの平均濃度ｘiと基準エリアの平均濃度 ｘmとの間に差がある場合、またはマスの平均濃度ｘiと基準エリアの平均濃度ｘmとの間には顕著な差はないが、マスの濃度分散Ｖi と基準エリアの濃度分散Ｖm との間には、Ｖi ＜Ｖmの関係がある場合には、“駐車中”と判定し、平均濃度および濃度分散が共に差がない場合には、空きエリアと判定するようにしたことを特徴とする空きエリア検出装置。」
　
（２）引用例２
　原審の拒絶理由に引用された、特開平６−７６０６９号公報（以下「引用例２」という。）には、次の事項が記載されている。
　（ウ）「【請求項１】 検査部位の疵が画像の明暗として現れるように検査対象を撮像された検査部位の画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ニューラルネットワークを備え、抽出された画像の特徴量をニューラルネットワークに入力し検査員の検査結果を教師データとして学習することにより検査対象の欠陥を自動的に判定する欠陥判定手段と、を含む表面欠陥検出装置。」（引用例２の特許請求の範囲）
　（エ）「【００１３】
【作用】本発明の撮像特徴量抽出手段は、検査対象の疵が画像の明暗、すなわち濃淡として現れるように検査対象を撮像された検査部位の画像の特徴量を抽出する。この特徴量としては、画像の明暗の統計情報及び疵の大きさに関連した情報のいずれかあるいは両者を使用することができる。欠陥判定手段は、ニューラルネットワークを備えており、抽出された画像の特徴量をニューラルネットワークに入力し検査員の検査結果を教師データとして学習することにより、欠陥検査のアルゴリズムを自動生成して検査対象の欠陥を自動的に判定する。」（引用例２の３頁３欄１８〜２８行）
　（オ）「【００１４】
【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。図１に示すように、本実施例の表面欠陥検出装置は、検査対象の疵が画面の明暗、すなわち濃淡として現れるように検査対象を撮像する撮像手段１０を備えている。この撮像手段１０は、ＴＶカメラやＣＣＤカメラ等を用いることができる。撮像手段１０は、後述する方法で画像の簡単な特徴量として画像の明暗の統計情報１０項目または疵の大きさに関連した情報１６項目あるいはその両者を抽出する画像の特徴量抽出手段１４に接続されている。
【００１５】特徴量抽出手段１４は、ニューラルネットワーク１６に接続されている。ニューラルネットワーク１６は、入力層、１層あるいは複数の中間層及び出力層で構成され、特徴量抽出手段１４で抽出された画像の簡単な特徴量を入力データとして入力層の入力要素の各々に入力し、予め求められている検査員の検査結果を望ましい出力である教師データとして学習する。この学習は、一般に知られている誤差逆伝播法を用いる。ニューラルネットワーク１６の入力層の入力要素は入力項目の数と同数、中間層の中間要素は任意、出力層の出力要素は出力させようとする形態に合せて１個もしくは複数個とする。出力の形態とは、欠陥の有無あるいは程度あるいは種類をどのように出力要素に割当てるかであり、例えば、欠陥の有無あるいは程度あるいは種類を出力要素の出力値に割当てるときは１個、出力要素に割当てるときは複数個になる。なお、図１では出力要素１個の３層構成を示した。
【００１６】以下本実施例の作用を説明する。撮像手段１０により検査対象の疵が画像の明暗として撮像される。特徴量抽出手段１４は、後述する方法で画像の簡単な特徴量として画像の明暗の統計情報や疵の大きさに関連した情報を抽出し、０．０〜１．０の範囲の値に正規化して出力する。ニューラルネットワーク１６は特徴量抽出手段１４で抽出されかつ正規化されて出力された画像の簡単な特徴量または疵の大きさに関連した情報あるいはその両者を入力データとして検査員の検査結果を望ましい出力である教師データとして学習する。学習した後のニューラルネットワーク１６の出力値は、設定した出力形態に従って出力し、欠陥の有無あるいは程度を判定する。
【００１７】なお、ニューラルネットワーク１６の学習が終了した後、必要であれば、注目した入力項目以外の入力値を固定し、注目した入力値を変化させた時に判定結果に与える影響を調査し、判定に影響の少ない入力項目を除去して再学習してもよい。
このように入力項目を除去することにより、入力データの個数を更に少なくすることができ、処理時間を短縮できる
　
と記載されているから、これらの記載より引用例２には次のことが記載されている。
「検査対象の疵が画面の明暗、すなわち濃淡として現れるように検査対象を撮像する撮像手段１０と、
　画像の簡単な特徴量として画像の明暗の統計情報１０項目または疵の大きさに関連した情報１６項目あるいはその両者を抽出する画像の特徴量抽出手段１４と、
　入力層、１層あるいは複数の中間層及び出力層で構成され、特徴量抽出手段１４で抽出された画像の簡単な特徴量を入力データとして入力層の入力要素の各々に入力し、予め求められている検査員の検査結果を望ましい出力である教師データとして学習し、学習した後の出力値が、設定した出力形態に従って出力し、欠陥の有無あるいは程度を判定するニューラルネットワーク１６と
を含む表面欠陥検出装置。」
　
（３）引用例３
　原審の拒絶理由に引用された、特表昭６２−５００７５６号公報（以下「引用例３」という。）には、次の事項が記載されている。
　　（ア）「本発明は、ディジタル画像処理に関し、特に階調値の双峰（バイモダル・bimodal）分布を有する画像の階調スケールを調整する方法に関する。」（引用例３の３頁上左欄６〜８行）
　　（イ）「〔本発明の実施態様〕
　本発明によるおよびディジタル的に処理される画像の双峰分布についての検査およびコントラストの調整方法について、最初に第１図に関して記述することにする。第１図においては、スキャナ１がカラー・フィルムの画像を走査して、３つのカラー成分Ｒ、ＧおよびＢを有するディジタル・カラー画像信号を生じる。ディジタル・コンピュータ２は、このディジタル・カラー画像信号を受取り、ディジタル画像の情報部分（エッジ）からカラー値をサンプルして各カラーにおけるサンプルされたカラー値のヒストグラムＨR、ＨGおよびＨBを収集するためのサンプル／ヒストグラム・コンパイラ３を提供するため以下に述べるようにプログラムされている。統計コンピュータ４がこのヒストグラム・データＨR、ＨGおよびＨBを受取り、ヒストグラムを構成する分布の最初の４つの標準モーメントμを計算する。双峰分布検出器５は、双峰性の確証について統計モーメトを調べて、もし双峰性が検出されるならばコントラスト調整器６に対して信号する。もし分布状態が双峰的であるならば、コントラスト調整器６は、処理された画像の陰の部分のコントラストを強調し処理画像のハイライト部分のコントラストを低下させる信号を生じる。
　本発明はカラーのディジタル画像信号の処理に関して記述するが、本方法はモノクロームのディジタル画像信号についても等しく実施することができる。」（引用例３の４頁上左欄１５行〜同頁上右欄１４行）
　（ウ）「第５図は、各コントラスト間隔値に対するヒストグラム統計値の収集に含まれるスップを示すフローチャートである。平均値についてとられた生のモーメントが下記の如く計算される。即ち、
　　　　　　　　　 ｎ
　　μｋ＝１／Ｎ｛  Σ　（Ｘｉ−Ｘ）ｋ｝　　　　　　　　（３）
　　　　　　　　　 i=1
但し、
　Ｎはコントラスト区間におけるサンプルの総数、
　Ｘｉはカラー値、
　Ｘは平均カラー値である。
　標準化された中央モーメントμ′ｋは下記の如く計算される。即ち、
　　μ′ｋ＝μｋ／σｋ　　　但し、σ＝√μ２    　　　　（４）
　従って、各分布毎の対称係数（
歪みの
　　β１＝（μ′３）２ 　　　　　　　　　　　　　　　　　（５）
　また、とがり係数（とがりプラス３）は下記の如く表わされる。即ち、
　　β２＝　μ′４ 　　　　　　　　　　　　　 　　　　　（６）
　第６図において、コントラスト区間の選択規準が例えば、コントラスト間隔における３つのカラー値分布の形状の類似性を含む。この選択規準が、下記の如く各コントラスト間隔におけるカラー値分布の
歪みを
SUM1（Ｎ）＝｜β１Ｒ−β１Ｇ｜＋｜β１Ｂ−β１Ｇ｜＋｜β１Ｒ−β１Ｂ｜　（７）
但し、SUM1（Ｎ）はＮ番目のコントラスト間隔における３つのカラー値分布間の歪みにおける差の測度である。最もよく似た分布を有するコントラスト間隔、即ちSUM1（Ｎ）の最も小さな値が識別される。」（引用例３の５頁下右欄２３行〜６頁上右欄３行）
と記載されている。
　これらの記載より、画像処理において、ヒストグラムを用いる画像処理において、歪を考慮することが行われていたことが分かる。
　
３．対比
　そこで、本願請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）と引用例１の発明とを比較する。本願発明の「物体検出」も引用例１の「空きエリア検出」も、実施例段階において、車が駐車しているか否かを検出するものであるから格別相違しない。なお、引用例１に記載された発明は装置として表現されているが、これを方法として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。
両者は、
　検出領域をヒストグラム化し、そのヒストグラムに対して統計手法を用いて数値化し、得られた数値に基づいて領域に何らかの物体が存在するか否かを判断する画像からの物体検出方法で一致し、下記の点で相違する。
　
（相違点）
（相違点１）
　本願発明が、画像中に設定された検出処理領域における各画素の明度をヒストグラム化するのに対して、引用例１では、撮像装置１から供給される撮像データから、ラベリング画像を得て、各マス内の濃度の頻度を現すヒストグラムを作成する点。
（相違点２）
　判断を、本願発明では、統計手法によって得られた数値を入力データとし、この入力データが得られた検出処理領域の実際のデータを教師データとし、前記入力データに対して所定の演算を実行して得られた出力データと前記教師データとを比較し、出力データが教師データと合致するように、学習しそれに基づいて処理するニューラルネットワークで行うのに対して、引用例１では、平均濃度および濃度分布を用いて、マスの平均濃度ｘiと基準エリアの平均濃度 ｘmとの間に差がある場合、またはマスの平均濃度ｘiと基準エリアの平均濃度ｘmとの間には顕著な差はないが、マスの濃度分散Ｖi と基準エリアの濃度分散Ｖm との間には、Ｖi ＜Ｖmの関係がある場合には、“駐車中”と判定し、平均濃度および濃度分散が共に差がない場合には、空きエリアと判定する点。
（相違点３）
　統計手法として、本願発明のものが、加重平均、標準偏差及びひずみ度の３つの統計手法を用いているのに対して、引用例１では、ヒストグラムから各マスの平均濃度および濃度分布を求めている点。
　
４．当審の判断
（相違点１）について
　明度とは、色のもつ明るさ暗さの度合であり、反射率０の完全な黒から完全反射の理想的な白を段階に分けたものであるから、濃度の頻度のヒストグラムを用いる替わりに、明度のヒストグラムを用いることは当業者にとって単なる設計変更である。
（相違点２）につて
　一般的に、ニューラルネットワークとは、人間の脳の構造をまねて作った情報処理機構であり、人間の脳は、「ニューロン」と呼ばれる神経細胞の組み合わさった構造（神経回路網）で 構成されており、この構造をまねることで、人間の得意とするような、パターン認識や、連想記憶などの処理を効率良く行うことができ、ニューロンは、入力の和がしきい値を越えると出力をだし（発火）、このニューロンをたくさん組み合わせて、ニューロン間の接続に重みを付加することで情報処理を行い、ニューロンの学習はこの重みを変化させることによって学習を行うのであり、学習を行うと、ある一定のパターンに対して出力層の一つのニューロンのみが反応するようになる。
　このように、ニューラルネットワークは、人間の脳の構造をまねしたものであるから、判断材料が多ければ多いほど正確な判断ができるものである。
　また、画像処理において判断を行うのに、ニューラルネットワークを用いることは、例えば、上記引用例２に示したように、周知のことであるから、引用例１においても、判断を、ニューラルネットワークを用いて行うことは当業者が容易に考えられることである。
（相違点３）について
　事象を判断するときは、ニューラルネットワークを用いて判断する場合に限らず、判断材料が多ければ良い判断ができることは自明のことである。また、ヒストグラムを用いて、状況を判断しようとしたとき、ヒストグラムの形状を見れば、ヒストグラムの加重平均、標準偏差以外にも、ヒストグラムの裾の広がり状態をも、その判断の材料として用いることは当業者ならば当然考えることである。したがって、ヒストグラムから状態を判断するときに、ヒストグラムの加重平均、標準偏差に加えて、ひずみ度をもその判断の材料として用いようとすることは、ヒストグラムを見ていれば当業者ならば自然と考えることと認められることである。
　さらに、ひずみ度をその判断材料に加えることにより、特段の作用効果も認めることもできないのであるから、統計手法として、加重平均、標準偏差に加えて、ひずみ度を加えることは当業者にとって単なる設計変更である。
　なお、請求人は、審判請求書において、ひずみ度を用いることが技術的意味があるとの主張をしているので、審理過程において、その裏付けとなることを証明してもらいたいと要請したが、何も提出されなかった。
　
５．むすび
　したがって、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ので、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。