【事件の表示】
　平成　９年特許願第２５６４３３号「文字認識装置」拒絶査定に対する審判事件［平成１１年　４月　９日出願公開、特開平１１−　９６３０１］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９年９月２２日の出願であって、平成１４年１１月１４日付で拒絶査定がなされ、これに対して、同年１２月１８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１５年１月１７日付で手続補正がなされたものである。
　
２．平成１５年１月１７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１５年１月１７日付の手続補正を却下する。
［理由］
（１）補正後の本願発明
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「【請求項１】　手書き文字を入力し、座標点列を出力する入力部と、
　複数の文字コードと、各々の文字コードに対応する文字パターンとを格納する辞書と、
　上記入力部から出力される座標列から、この文字を構成する複数の要素に分解する要素分解部と、
　上記辞書に格納されたそれぞれの文字パターンについて、辞書に格納された文字パターンの要素と上記入力された文字パターンの要素について、
　
上記要素分解部は、上記座標点列から複数の線分を生成し、
上記生成された線分が長い順に上記辞書に格納された文字パターンの線分との距離値を求めることで、
を設けたこと
と補正された。
　上記補正は、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「分解部」について「上記要素分解部は、上記座標点列から複数の線分を生成し」との限定を付加し、同じく「マッチング部」について「上記生成された線分が長い順に上記辞書に格納された文字パターンの線分との距離値を求めることで」との限定を付加したものであって、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るものに該当する。
　そこで、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」という。）が特許出願の際に独立して特許を受けることができるものであるか（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
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された、平成９年３月７日に頒布された特開平９−６２７８８号公報（以下「引用例１」という。）には、次の事項が記載されている。
　（ア）「【請求項１】時系列座標点列として入力される手書き文字を認識するオンライン手書き文字認識方法において、文字を構成するストロークのペンアップ点とペンダウン点との間を筆記順に仮想線分で接続し、一筆書きされた文字の各ストロークの方向を、所定の方向コードを基にセグメントの組に分解し、各セグメントについて、その長さ、方向コード、始点の座標、該セグメント内の仮想線分の有無を特徴量として抽出し、抽出された入力文字の各セグメントの特徴量と予め登録されている文字のモデルの各セグメントの特徴量との差を基に、該モデルと入力文字間の距離を算出し、該距離が最小となる文字のモデルを、入力文字の認識結果として出力することを特徴とするオンライン手書き文字認識方法。
【請求項２】　前記セグメントの特徴量として、セグメント内の
仮想線分の長さ
　（イ）「【発明の属する技術分野】本発明は、辞書に登録するモデル数を増大させることなく
続け文字も認識する
　（ウ）「【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構成を示す。本実施例は、タブレットなどの入力装置１と、時系列座標点列として入力されたオンライン手書き文字に対して、大きさの正規化とノイズ除去と折線近似を行う前処理部２と、ストロークのペンアップ点とペンダウン点を仮想線分で接続するストローク接続部３と、
ストロークの筆記方向が所定量以上変化する点において、ストロークを順次分解してセグメント列を作成するセグメント分解部４
　（エ）「【００１２】〈実施例１〉タブレットなどの入力装置１によって時系列座標点列として入力されたオンライン手書き文字に対して前処理を実行する。まず、公知の技術を用いて折線近似を行い、点状のストロークをノイズとして除去し、文字の縦横比を変えずに縦横の内、大きい方が所定の定数値（例えば１）になるように正規化し、座標の原点を文字の中心にとる。
【００１３】次に、ストロークのペンアップ点とペンダウン点を仮想線分を用いて接続する。図２は、仮想線分を用いて入力文字を接続した例を示す。図において、点Ｃはペンアップ点であり、点Ｄはペンダウン点であり、破線の線分ＣＤが仮想線分となる。同様に、破線の線分ＦＧが仮想線分となる。
【００１４】
接続の結果として一筆書き状となった文字のストロークの筆記方向を図３に示す８方向の方向コードで表し、この方向コードが変化する点においてストロークを分解する。分解された部分をセグメントと呼ぶ
【００１５】次いで、各セグメントの特徴量を抽出する。セグメントの特徴量は、セグメントの長さ、方向コード、始点の座標、セグメントの中に仮想線分が含まれているか否かを表す仮想線分フラグである。仮想線分フラグは、セグメントの中に仮想線分が含まれていれば“１”、そうでなければ“０”の値をとる。長さと座標値は、正規化された後の座標を基準とする。図２の文字をセグメントに分解して得られたセグメントの特徴量の例を、図４に示す。
【００１６】
予め、基準とする文字から特徴量を算出して辞書６にモデルとして登録しておき、マッチング部７は、辞書６に登録されているすべてのモデルについて入力文字とのマッチングを行う。すなわち、まず、モデルと入力文字の各セグメントの特徴量の差異を表す距離を計算する。
ｄ＝｜ｓ０−ｓ１｜＋ｗ１・ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＋ｗ２・ｔ＋ｗ３・｜ｖ０−ｖ１｜
ただし、｜ａ０−ａ１｜＜５のとき、
ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＝｜ａ０−ａ１｜
｜ａ０−ａ１｜＞４のとき、
ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＝８−｜ａ０−ａ１｜
ｗ１〜ｗ３は重み係数であり、予め定数として設定しておく。例えば、ｗ１＝０．２、ｗ２＝０．３、ｗ３＝０．０５のように設定する。
【００１７】
続いてセグメント間の対応付けを行う。モデルと入力文字のセグメントの全ての組み合わせにおいて距離を算出してマトリックスを作成し、最も距離値の小さい組み合わせを基準に他のセグメントの対応を決定する。
また、各セグメントは筆記順に接続されているので、マトリックス状で対応したセグメントの並びは、左上から右下方向へと単調にならなければならない。
【００１８】そして、対応付けられたセグメントの距離の和をとり、対応しなかったセグメントの数だけペナルティ値を加えて、モデルと入力文字のマッチングスコアとする。ペナルティ値は適当な値を予め設定しておく。例えば、０．３と設定すると、図７の例では、ＡＢとＪＫとＰＱの３つが対応できなかったため、対応したセグメントの距離の総和０．８６（＝０．１１３＋０．０４４＋，，，＋０．０１５）に０．９（＝０．３×３）を加えてマッチングスコアは１．７６となる。
【００１９】
辞書に登録されているモデル全てについて同様の処理を行ってマッチングスコアを求め、マッチングスコアが最小のものを入力結果として出力する
【００２０】このように実施例１では、
文字のストロークを仮想線分を用いて筆記順に接続し、一筆書き状となったストロークを基に認識処理を行うことによって、続け文字に対しても辞書に登録するモデルの数を増加させることなく正しい認識結果を出力することができる
【００２１】〈実施例２〉本実施例は、実施例１の特徴抽出の部分において、仮想線分フラグを、セグメントの中に仮想線分が含まれているか否かではなく、仮想線分の長さとセグメントの長さの比を表すように変更する。比は、セグメントの長さを５として、０から５までの６段階に量子化して表す。これに応じてセグメントの距離の計算式における重み係数ｗ３の値を変更する。実施例１ではフラグの値は０または１であったので、距離が大きく変化しないように、例えばｗ３＝０．０１とする。
【００２２】図８の「う」と「ら」のような文字では、セグメントＢＣとＨＪがどちらも仮想線分を含み、他の特徴量も全て類似していて、他のセグメントもほぼ同じ特徴量を持つため誤認識する恐れがある。仮想線分フラグの値を仮想線分の長さに応じた値にすることによって（例えば、仮想線分ＢＣのフラグ値は６であり、仮想線分ＨＩのフラグ値は４である）、このような文字間の誤認識を防ぐことができる。
【００２３】〈実施例３〉本実施例は、実施例２の特徴抽出の部分において、仮想線分の長さとセグメントの長さの比を表す仮想線分フラグに加え、
仮想線分がセグメントの中のどの位置に存在するかというコードを表す仮想線分フラグ２を設ける。仮想線分の位置コードは、図９に示すように、セグメントの始点側に存在すれば１、セグメントの中央付近に存在すれば２、終点側に存在すれば３を与える。また、セグメントに仮想線分が存在しなければ０、セグメント全体が仮想線分であれば２を与える。
【００２４】ｄ＝｜ｓ０−ｓ１｜＋ｗ１・ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＋ｗ２・ｔ＋ｗ３・（｜ｖ０−ｖ１｜＋ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｐ０，ｐ１））
ただし、｜ａ０−ａ１｜＜５のとき、
ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＝｜ａ０−ａ１｜
｜ａ０−ａ１｜＞４のとき、
ａｎｇｌｅ（ａ０，ａ１）＝８−｜ａ０−ａ１｜
｜ｐ０−ｐ１｜＜３のとき、
ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｐ０，ｐ１）＝｜ｐ０−ｐ１｜
｜ｐ０−ｐ１｜＞２のとき、
ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｐ０，ｐ１）＝４−｜ｐ０−ｐ１｜
図１０に示す「う」と「ら」のような文字では、セグメントＢＤとＩＫの仮想線分の長さがほぼ等しいため（ＣＤ＝ＩＪ）、誤認識する恐れがある。仮想線分の位置を表す仮想フラグ２を加えることによって、図１０の「う」の仮想線分ＣＤに対しては位置コード３が付与され、「ら」の仮想線分ＩＪに対しては位置コード１が付与され、このような文字間の誤認識を防ぐことができる。」（引用例１の３頁３欄１５行〜４頁５欄４４行、段落【００１２】〜【００２４】）
と記載されている。
　
　これらの記載によれば、引用例１には、
「タブレットなどの入力装置１と、
　時系列座標点列として入力されたオンライン手書き文字に対して、大きさの正規化とノイズ除去と折線近似を行う前処理部２と、
　ストロークのペンアップ点とペンダウン点を仮想線分で接続するストローク接続部３と、
　ストロークの筆記方向が所定量以上変化する点において、ストロークを順次分解してセグメント列を作成するセグメント分解部４と、
　各セグメントについてセグメントの長さ、方向、始点の座標、終点の座標、仮想線分の有無などの特徴量を計算する特徴抽出部５と、
　文字のモデルを登録した辞書６と、
　予め登録された辞書の文字のモデルの特徴量と入力文字の特徴量を比較計算してマッチングスコアを算出し、最もスコアの小さいモデルが表す文字を認識結果として出力するマッチング部７と、
　認識結果を表示する出力装置８から構成されている文字認識装置において、
　文字を構成するストロークのペンアップ点とペンダウン点との間を筆記順に仮想線分で接続し、一筆書きされた文字の各ストロークの方向を、所定の方向コードを基にセグメントの組に分解し、各セグメントについて、その長さ、方向コード、始点の座標、該セグメント内の仮想線分の有無を特徴量として抽出し、抽出された入力文字の各セグメントは筆記順に接続され、入力文字の各セグメントの特徴量と予め登録されている文字のモデルの各セグメントの特徴量との差を基に、モデルと入力文字のセグメントの全ての組み合わせにおいて距離を算出してマトリックスを作成し、最も距離値の小さい組み合わせを基準に他のセグメントの対応からマッチングスコアを求め、辞書に登録されているモデル全てについてマッチングスコアを求め、マッチングスコアが最小となる文字のモデルを、入力文字の認識結果として出力することを特徴とする文字認識方法。」
との発明（以下「引用例１発明」という。）が開示されていると認めることができる。
　なお、引用例１に記載された発明は方法として表現されているが、これを装置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。
　
（３）対比
　そこで、本願補正発明と引用例１に記載された発明を対比すると、
　引用例１の「入力装置」、「セグメント分解部」は、それぞれ、本願補正発明の「入力部」、「要素分解部」に相当し、
　また、辞書として、複数の文字コードと、各々の文字コードに対応する文字パターンとを格納することは周知であるから、引用例１の「辞書」は、本願補正発明の「辞書部」に相当するから、
両者は
「手書き文字を入力し、座標点列を出力する入力部と、
　複数の文字コードと、各々の文字コードに対応する文字パターンとを格納する辞書と、
　上記入力部から出力される座標列から、この文字を構成する複数の要素に分解する要素分解部と、
　上記辞書に格納されたそれぞれの文字パターンについて、辞書に格納された文字パターンの要素と上記入力された文字パターンの要素について、
　上記辞書に格納された文字パターンとの距離値を求め、選択するマッチング部を設けたことを特徴とする文字認識装置。」
で一致し、次の点で相違する。
　
（相違点）
　マッチング部が、本願補正発明は、要素分解部から生成された
線分が長い順に上記辞書に格納された文字パターンの線分との距離値を求めることで、
各セグメントは筆記順に接続され
モデルと入力文字のセグメントの全ての組み合わせにおいて
　
（４）当審の判断
　上記相違点について検討すると、
　文字認識を行う場合に、筆順に関係なく文字の認識を行うことは周知のことである。また、引用例１のものも、入力文字の各セグメントは筆記順に接続されているが、モデルと入力文字のセグメントの
全ての組み合わせにおいて距離を算出して
　さらに、一般的に、対象物どうしを比較する場合に、比較する対象物と、基準となる対象物との、特徴がある部分から比較して行き、細かいところの比較は後回しにすることは通常行われていることである。このようにすることにより、特徴となる部分が相違していれば細かいところの比較は行わないことにより、比較する速度を早くすることができるのである。
　また、文字の構成においても、文字を構成する構成要素の長いものに、文字を特定する為の特徴が多く含まれていることは、例えば、下記の周知例等により自明のことである。したがって、文字認識を行う場合に、文字の特徴が多く含まれているもの、すなわち、構成要素の長いものから比較してゆくことは、当業者が必要に応じて適宜行うことのできることであると認められる。
　
文字認識において、文字を構成する要素の長さに注目することの周知例等。
　（周知例１）特開平２−５６６８９号公報
　文字認識をするときに、文字を構成するサブストロークデータの長さの長い順にソートして、最も長さの長い物を選択して比較する点。
　周知例１の５頁上右欄７行〜同頁下左欄１７行には、
「ｉ．選択指示記号
　以下の記号にしたがった処理を行ない、
サブストロークを選択し、仮りにＳ１と名付ける
ｉｉ．選択対象記号
　直前の追跡処理で得られたサブストロークの中でサブストロークの始点が、文字外形が構成する多角形の左下はし近くにあり、かつ、サブストロークの終点が文字外形の右下はしにあるものを選択対象とする。
ｉｉｉ．ソート命令記号
　前記選択対象により選択対象となったサブストロークの中で、
長さの長い順にソートする
ｉｖ．選択命令記号
　前記選択対象により選択対象となったサブストロークの中で
、最も長さの長いものを選択する
　上記の選択記号により選択を行なった結果、
第５図Ｃに太線で示したサブストロークＳ１が選択される
　さらに、繰り返し追跡及び選択を行なう。ここでは、同様な処理により第５図Ｄに太線で示したサブストロークＳ２が選択される。
　以上の追跡及び選択処理で得られた
サブストロークＳ１，Ｓ２は、第１図中のサブストロークデータバッファ（７）に順次保持され
　そして、
サブストロークＳ１，Ｓ２について、比較判定処理を行なう
　（周知例２）特開平５−１０８８８３号公報
　ストローク長に基づいて分類して並び換える点。
　周知例２の３頁３欄３５〜４８行、段落【０００６】には、
「【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために本発明の文字認識装置は次のような構成を備える。即ち、
入力された文字ストロークをストローク長
基づいて分類する
同一種類毎に抽出して並べ換える
配列された入力ストローク
辞書ストロークとの間で同一種類毎に類似度を計算し
　（周知例３）特開平６−３０９５０６号公報
　ストローク長が長いものに文字を特定するための特徴が多く含まれている点。
　周知例３の１３頁２４欄４２〜４７行、段落【００６６】には、「（ストローク長の時）ここで得られるマッチング距離の精度は、
各部分パターンのストローク長が大の時は精度が良く、ストローク長が小の場合は精度が悪い
　
　このように、文字認識において、構成要素の長さに注目することが周知のことであるから，引用例１においても、セグメント毎の長さ、方向成分が抽出されているから、引用例１のものにおいて、セグメントの長さに注目して、セグメントの長い順に辞書に格納された文字パターンとの距離値を求めるようにすることは、当業者が必要に応じて適宜行えることと考えられる。
　すなわち、引用例１記載の発明に、本願補正発明のように、マッチング部が、要素分解部から生成された線分が長い順に上記辞書に格納された文字パターンの線分との距離値を求めることで、要素の入力順に関わらず、要素間が最も小さい距離となる距離値を選択するようにすることは当業者が容易に考えられることである。
　
　したがって、本願補正発明は、引用例１に記載された発明に基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、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１５年１月１７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、同項記載の発明を「本願発明」という。）は、平成１４年９月２４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。
「【請求項１】　手書き文字を入力し、座標点列を出力する入力部と、
　複数の文字コードと、各々の文字コードに対応する文字パターンとを格納する辞書と、
　上記入力部から出力される座標列から、この文字を構成する複数の要素に分解する要素分解部と、
　上記辞書に格納されたそれぞれの文字パターンについて、辞書に格納された文字パターンの要素と上記入力された文字パターンの要素について、要素の入力順に関わらず、要素間が最も小さい距離となる距離値を選択するマッチング部と、とを有することを特徴とする文字認識装置。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例、および、その記載事項は、前記「２．（２）」に記載したとおりである。
　
（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 「分解部」の限定事項である「上記要素分解部は、上記座標点列から複数の線分を生成し」との構成をを省き、「マッチング部」の限定事項である「上記生成された線分が長い順に上記辞書に格納された文字パターンの線分との距離値を求めることで」との構成を省いたものである。
　そうすると、本願発明を特定する要素を全て含み、さらに他の要素を付加したものに相当する本願補正発明が、前記「２．（４）」に記載したとおり、引用例１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１に基づいて、当業者が容易に発明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１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。