【事件の表示】
　特願２００３−１９０２８７「画像処理装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　１月２７日出願公開、特開２００５−　２５５１１〕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１５年７月２日の出願であって、平成２１年４月６日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年７月１４日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、同日付けで手続補正がなされ、その後、当審において平成２３年１１月１１日付けで拒絶理由通知がなされ、それに対し、平成２４年１月１３日付けで手続補正がなされたものであり、その請求項２に係る発明は、平成２４年１月１３日付け手続補正書によって補正された特許請求の範囲の請求項２の記載からみて次のものと認める。（以下、「本願発明」という。）
「キー画像に基づいて複数の画像を保持する画像データベースから類似画像の一覧を出力する画像処理装置であって、
　前記複数の画像それぞれの代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルと各画像とを対応付けて生成された画像データベースと、
　前記キー画像から画素を抽出し、各画素の属する部分色空間を算出するキー画像算出手段と、
　前記キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合であるか判定するキー画像判定手段と、
　前記キー画像判定手段によって属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合である部分色空間について、該部分色空間に属する画素の色の平均値を算出し、前記キー画像の代表色として抽出するキー画像代表色抽出手段と、
　前記キー画像代表色抽出手段によって抽出された代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成手段と、
　前記キー画像擬似特徴ベクトル生成手段によって生成された前記キー画像の一次元量の擬似特徴ベクトルの値に対して、前記画像データベースから前記一次元量の擬似特徴ベクトルの値が類似する順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
　を備えたことを特徴とする画像処理装置。」
　
　なお、特許請求の範囲の請求項２には、「前記キー画像代表色抽出手段によって抽出された代表色に対する類似度の基準である一次元量の
類似
類似
擬似
擬似
類似
擬似
　
２．引用例
　これに対して、当審において平成２３年１１月１１日付けで通知した拒絶の理由に引用した特開平１１−９６３６４号公報（以下、「引用例１」という。）、及び特開平６−２５１１４７号公報（以下、「引用例２」という。）には、それぞれ、図面とともに次の事項が記載されている。
　
（引用例１）
Ａ．「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の特徴量を用いて異なる画像間の比較を行う画像特徴量比較装置に関し、特に画像の色特徴に基づいて画像間の比較を行うものである。」
　
Ｂ．「【００１７】＜画像特徴量比較装置の全体構成＞図１に本実施形態の画像特徴量比較装置（以下、「システム」と称す。）の概略構成図を示す。図１に示すように、システムは中央演算処理（以下、「ＣＰＵ」と称す。）を備え、システム全体を制御する制御装置１を中心として構成される。ＣＰＵには例えばインテル社製のペンティアム等が用いられる。この制御装置１には、画像あるいは文字等の表示や、操作のための表示等を行うディスプレイ２と、各種入力、指示操作等を行うためのキーボード３およびマウス４と、データ保管媒体であるフロッピーディスク装置５ａおよびハードディスク装置６と、文字や画像データ等を印刷するプリンタ７と、画像データを取り込むためのスキャナ８と、ＣＤ−ＲＯＭ９ａに格納されたデータを読み出すためのＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂと、音声出力のためのスピーカ１０と、音声入力のためのマイクロホン１１とが接続される。」
　
Ｃ．「【００２０】＜画像特徴量比較装置で用いるデータベースおよび色グループ分類テーブル＞また、本システムは画像データを保管、管理するため、データおよびその検索キーとなる付加情報等を含む画像データベースと、画像から色特徴を抽出する際に参照される色グループ分類テーブルとを有する。画像データベースおよび色グループ分類テーブルは、ハードディスク装置６等の情報記憶媒体上に論理的に構成されている。図３に、本システムの画像データベースの構成の一例を示す。図３に示すデータベース５０は、管理する画像情報である「画像データ」と、その画像データに対する検索キーの１つである「キーワード」と、画像データの色に関する特徴を示す色特徴と、検索情報である検索キー等の情報から構成される。」
　
Ｄ．「【００２５】＜画像特徴量比較装置における色特徴抽出処理＞最初に、色特徴抽出処理（ステップＳ３）について図８のフローチャートを用いて説明する。
【００２６】本制御において、まず、ユーザの指示により画面２９上でキーボード３等を介して指定された画像データを取得する（Ｓ３０１）。ここで、画像データは、画像データベース５０に登録されている画像や、フロッピーディスク５ａ等の記録媒体上に保管されている画像の他、スキャナ８等から読み込まれたものでもよい。次に、以後の処理の高速化を図るため、取得した画像データを所定の大きさや形状にする正規化処理や、外縁を求めるエッジ処理等を行う（Ｓ３０２）。その後、色グループ分類テーブル５５を参照して、画像から色特徴を計算する（Ｓ３０３）。この色特徴の計算の処理の詳細は後述する。最後に、計算された画像の色特徴を画像データと関連づけて、データベース５０に登録し（Ｓ３０４）、この処理を終了する。
【００２７】＜ステップＳ３０３における色特徴の計算処理＞以下に、上記ステップＳ３０３における画像の色特徴の計算処理について図９のフローチャートを用いて説明する。
【００２８】まず、画像を構成する画素の全てに対して、ＲＧＢ値で表された画素の値をＨＳＬ値に変換する（Ｓ３０１１）。次に、画像の各画素の色がどの色グループに属するのかを判断し、色グループ毎に、その色グループに属する画像の数をカウントする（Ｓ３０１２）。画像の各画素がどの色グループに属するかは色グループ分類テーブル５５を参照して、画素の色相（Ｈ）、明度（Ｌ）、彩度（Ｓ）の値に基づいて判断される。このとき、まず、画素がその彩度の値から無彩色であるか否かが判断され、無彩色であるときは、色相にかかわらず明度及び彩度に基づいて色グループが決定される。画素が無彩色でない場合（有彩色の場合）は、色相のみで色グループが決定される。
【００２９】その後、各色グループの色相、明度および彩度の平均値を、カウントした画素の値に基づいて求める（Ｓ３０１３）。このグループの色相、明度および彩度の平均値で定まる色をそのグループの平均色という。色相の平均値Ｈa、彩度の平均値Ｓa、明度の平均値Ｌaは、その色グループに属する画素数をｎ、その色グループに属する各画素の色相、明度及び彩度をそれぞれ、ｈi、ｌi、ｓi（i=1,2，…,n）、画像の全画素数をＮとして次式で求められる。
　　色相の平均値Ｈa＝（ｈ1＋ｈ2＋…＋ｈn）／Ｎ  …（１）
　　彩度の平均値Ｓa＝（ｓ1＋ｓ2＋…＋ｓn）／Ｎ  …（２）
　　明度の平均値Ｌa＝（ｌ1＋ｌ2＋…＋ｌn）／Ｎ  …（３）
【００３０】ここで、画素が有彩色である場合の明度、彩度の平均値については、色グループ内でさらに細かく分類された前述の第１から第３の明度グループ及び彩度グループについて計算する。すなわち、画素が有彩色である場合は、明度、彩度について第１から第３のグループに分類し、これらのグループの中で最多数の画素を含むグループについて明度及び彩度の平均値を計算し、その値をその色グループ全体の明度及び彩度の平均値とする。
【００３１】各色グループに対して色相、明度および彩度の平均値を求めた後、各色グループについて、色グループに属する色が画像全体に占める割合（以下、「占有率」という。）Ｒを求める（Ｓ３０１４）。画像における色グループの占有率Ｒは、その色グループに属する画素数をｎ、画像全体の画素数をＮとして次式で求められる。
Ｒ＝ｎ／Ｎ      …（４）
以上のようにして、画像の色特徴として、各色グループ毎の色相、明度および彩度の平均値（平均色）並びに占有率を計算する。
【００３２】以下に、色グループにおける色相、明度および彩度の平均値並びに占有率の算出の具体例を示す。今、処理対象の画像において、グループ番号９の色グループに属する画素が以下のように１０個ある場合を考える。
（Ｈ，Ｓ，Ｌ）＝（２７５，０．８０，０．９０）、（２７４，０．９０，０．９５）、（２８０，０．８７，０．７４）、（２８１，０．４４，０．４３）、（２７５，０．５５，０．７３）、（２７３，０．５１，０．７２）、（２７９，０．５０，０．７３）、（２８０，０．８０，０．７４）、（２７４，０．８５，０．７１）、（２８０，０．４３，０．３３）
【００３３】グループ番号９の色グループに属する画素は有彩色であるため、明度および彩度について、さらに細かく分類されたグループにおいてそれらの平均値を求める必要がある。この場合、明度について、第１グループ（０．００〜０．４５の範囲）に含まれる画素は２つあり、第２グループ（０．４５〜０．７５の範囲）に含まれる画素は３つあり、第３グループ（０．７５〜１．００の範囲）に含まれる画素は５つある。また、彩度について、第１グループに含まれる画素は２つあり、第２グループに含まれる画素は６つあり、第３グループに含まれる画素は２つある。
【００３４】このため、明度については最多数の画素を含む第３グループが、また、彩度については最多数の画素を含む第２グループが平均値を求めるために選択される。したがって、グループ番号９の色グループの明度の平均値を計算する場合は、第３グループに含まれる画素の値に基づいて計算され、彩度の平均値を計算する場合は、第２グループに含まれる画素の値に基づいて計算される。具体的には以下のようになる。
　　色相の平均値Ｈa　
　　　　＝（２７５＋２７４＋２８０＋２８１＋２７５
　　　　　＋２７３＋２７９＋２８０＋２７４＋２８０）／１０
　　　　＝２７７
　　彩度の平均値Ｓａ　
　　　　＝（０．７４＋０．７３＋０．７２＋０．７３＋０．７４
　　　　　＋０．７１）／６
　　　　＝０．７２８
　　明度の平均値Ｌａ　
　　　　＝（０．８０＋０．９０＋０．８７＋０．８０＋０．８５）／５
　　　　＝０．８４４
　　占有率Ｒ＝１０／１００＝０．１０
【００３５】このようにして求められた色グループの平均値により表される色を「特徴色」という。したがって、画像の色特徴は、複数の特徴色と、それらの特徴色が画像に占める割合である占有率とにより特徴づけられる。本システムでは、特徴色と占有率とに基づく色特徴を画像から特徴量として抽出する。」
　
Ｅ．「【００３６】＜画像特徴量比較装置における色特徴比較検索処理＞次に、色特徴比較検索処理（Ｓ４）について図１０のフローチャートを用いて説明する。ここでは、ユーザにより画像検索が行われる場合の処理について説明する。すなわち、検索キーとなる画像（以下、「キー画像」という。）がユーザーによりキーボード３等を介して画面３０上で指定され、このキー画像と画像データベース５０中に格納された画像とが色特徴に基づいて比較され、色特徴が類似する画像が検索結果としてディスプレイ２等の表示部に表示される処理を説明する。
【００３７】まず、ユーザーが指定したキー画像の色特徴をデータベース５０からロードする（Ｓ４０１）。次に、画像間の類似度を計算する際に用いる類似度の重みを設定する（Ｓ４０２）。類似度の重みについての詳細は後述するが、この類似度の重みはユーザにより設定されてもよく、また、システムにおいて事前に設定された値を用いてもよい。
【００３８】次に、比較対象（検索対象）となる画像データを格納する画像データベース５０においてレコードポインタをトップに移動する（Ｓ４０３）。レコードポインタにより指定される比較対象画像の色特徴をデータベース５０からロードする（Ｓ４０４）。キー画像の色特徴と比較対象画像の色特徴とに基づいて両画像の類似度を計算する（Ｓ４０５）。類似度の計算の詳細については後述する。その後、計算された類似度に基づいて、すなわち、類似度と所定のしきい値とを比較することにより、比較対象画像とキー画像とが類似しているか否かを判断する（Ｓ４０６）。ステップＳ４０６の判断において、両画像が類似していない場合はステップＳ４０９に進み、一方、類似している場合はステップＳ４０７に進む。
【００３９】ステップＳ４０７では、画像データベース５０において、現在のレコードポインタが示す画像の画像情報をロードする。ここで、画像情報には、画像データ並びに画像データのファイル名もしくは画像データの保管位置を示すパス名等の属性情報等が含まれる。ロードした画像情報を検索結果としてディスプレイ２等の表示部に表示し（Ｓ４０８）、ステップＳ４０９に進む。検索結果の表示例として、サムネイル画像を表示する方法、画像の名前を表示する方法、サムネイルを生成した元画像のファイル名やパスを表示する方法、元画像の入手先を表示する方法などのバリエーションが考えられる。また、本実施形態では、類似画像が検索される度毎に結果を表示するようにしているが、検索結果をハードディスク６やＲＡＭ２０４等の記憶媒体に記憶しておき、検索が終了した後、まとめて検索結果を表示するようにしてもよい。この際、類似性があると判定した結果の画像の数をカウントし、その数を表示する方法も考えられる。また、類似度の高い順に表示するようにしてもよい。」
　
Ｆ．「【００４２】また、上記処理においては、キー画像および比較対象画像の色特徴が事前に画像データベース５０に登録され、この登録された色特徴データを用いて比較検索処理が行われているが、画像の色特徴が必ずしも画像データベース５０に事前に登録されている必要はなく、比較検索処理の都度、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３に示すような方法で画像から色特徴を抽出し、この抽出した色特徴を用いて画像の比較検索を行うようにしてもよい。」
　
　ここで、上記Ｅ．においては、「キー画像」が「ユーザーによりキーボード３等を介して画面３０上で指定され」るものであって、該「キー画像」の「色特徴」が「データベース５０からロード」される例が示されているが、上記Ｆ．には、「上記処理においては、キー画像および比較対象画像の色特徴が事前に画像データベース５０に登録され、この登録された色特徴データを用いて比較検索処理が行われているが、画像の色特徴が必ずしも画像データベース５０に事前に登録されている必要はなく、比較検索処理の都度、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３に示すような方法で画像から色特徴を抽出し、この抽出した色特徴を用いて画像の比較検索を行うようにしてもよい。」との記載がなされている。
　してみると、引用例１において、或る「キー画像」から上記Ｃ．に記載されている手法を用いて色特徴を抽出し、上記画像データベース５０内の事前に色特徴データが登録されている複数の画像の色特徴と比較して類似画像を抽出する例も実質的に記載されているに等しいというべきである。
　また、上記Ｅ．の段落【００３９】には、「本実施形態では、類似画像が検索される度毎に結果を表示するようにしているが、・・・検索が終了した後、まとめて検索結果を表示するようにしてもよい。」と記載されており、「まとめて検索結果を表示する」場合には、検索された類似画像の一覧が表示されるものと解される。
　
　よって、上記Ａ．〜Ｆ．の記載及び関連する図面を参照すると、引用例１には、次の発明が記載されているものと認められる。（以下、「引用例１記載の発明」という。）
「キー画像に基づいて複数の画像が登録される画像データベースから類似画像の一覧を出力する画像特徴量比較装置であって、
　前記複数の画像それぞれの色特徴と各画像とを対応付けて生成された画像データベースと、
　前記キー画像から画素を抽出し、各画素の色がどの色グループに属するのかを判断する判断手段と、
　前記判断手段によって判断された各色グループに属する画素の数をカウントし、各色グループに属する画素数がキー画像の全画素数に対して占める割合である占有率を計算する占有率計算手段と、
　前記判断手段によって判断された各色グループに属する画素の色相、明度および彩度の平均値を算出し、該平均値と前記占有率とに基づく色特徴を前記キー画像の色特徴として抽出するキー画像色特徴抽出手段と、
　前記キー画像色特徴抽出手段によって抽出された前記キー画像の色特徴に対して、前記画像データベースから前記色特徴が類似する順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
　を備えた画像特徴量比較装置。」
　
（引用例２）
Ｇ．「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、映像を分類する技術に関し、特に色特徴を用いて映像を分類する映像特徴処理方法に関するものである。」
　
Ｈ．「【００１２】まず、処理手順の概要を説明する。最初に、対象映像（原画像）の各フレームＲＧＢデータを色変換し、色相、彩度、明度の値にする（ただし、以下で使用する値すなわち本例では少なくとも色相値のみに変換すれば十分である）。このうち色相値から、色相ヒストグラムを計測し、その色相ヒストグラムから各フレームの色相代表値を選択し、特徴量として決定する。」
　
　上記Ｇ．，Ｈ．の記載を参照すると、引用例２には、次の技術が記載されているものと認められる。（以下、「引用例２記載の技術」という。）
「色特徴を用いて映像を分類するにあたり、対象映像の色相、彩度、明度の値のうち、色相値のみを用いて特徴量を決定すること。」
　
３．対比 
　本願発明と引用例１記載の発明とを対比すると、次のことがいえる。
　
（あ）引用例１記載の発明における「複数の画像が登録される画像データベース」、「画像特徴量比較装置」は、それぞれ、本願発明における「複数の画像を保持する画像データベース」、「画像処理装置」に相当する。
　
（い）本願発明において、「複数の画像それぞれの代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトル」は、「複数の画像それぞれの色特徴」を表すものであることには変わりない。
　よって、本願発明と引用例１記載の発明とは、ともに、「複数の画像それぞれの色特徴と各画像とを対応付けて生成された画像データベース」を備える点において共通するものであるということができる。
　
（う）引用例１記載の発明における「色グループ」は、本願発明における「部分色空間」に相当する。
　そして、引用例１記載の発明において「各画素の色がどの色グループに属するのかを判断する」ことは、本願発明において「各画素の属する部分色空間を算出する」ことに相当する事項であるから、引用例１記載の発明における「キー画像から画素を抽出し、各画素の色がどの色グループに属するのかを判断する判断手段」は、本願発明における「キー画像から画素を抽出し、各画素の属する部分色空間を算出するキー画像算出手段」に相当する。
　
（え）引用例１記載の発明において「判断手段によって判断された各色グループに属する画素の数をカウント」することは、本願発明において「キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数」することに相当する。
　そして、本願発明において、「各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合であるか判定する」にあたり、「各部分色空間に属する画素数」が「キー画像の全画素数」に対して占める割合である占有率を計算した後に「所定の閾値」と比較していると解されるから、本願発明と引用例１記載の発明とは、少なくとも、「キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して占める割合である占有率を計算する占有率計算手段」を備える点において共通するものであるということができる。
　
（お）引用例１記載の発明において、「判断手段によって判断された各色グループに属する画素の色相、明度および彩度の平均値を算出し、該平均値と前記占有率とに基づく色特徴を前記キー画像の色特徴として抽出するキー画像色特徴抽出手段」は、上位概念では、「色グループに属するキー画像の画素の色の平均値に関連する色特徴を生成するキー画像色特徴生成手段」を構成しているといえる。
　そして、上記（う）で述べたように、引用例１記載の発明における「色グループ」は本願発明における「部分色空間」に相当するものであるから、本願発明と引用例１記載の発明とは、ともに、「部分色空間に属するキー画像の画素の色の平均値に関連する色特徴を生成するキー画像色特徴生成手段」及び「キー画像色特徴生成手段によって生成されたキー画像の色特徴に対して、画像データベースから前記色特徴が類似する順に類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段」を備える点において共通するものであるということができる。
　
　上記（あ）〜（お）の事項を踏まえると、本願発明と引用例１記載の発明とは、次の点で一致し、また、相違するものと認められる。
　
（一致点）
　本願発明と引用例１記載の発明とは、ともに、
「キー画像に基づいて複数の画像を保持する画像データベースから類似画像の一覧を出力する画像処理装置であって、
　前記複数の画像それぞれの色特徴と各画像とを対応付けて生成された画像データベースと、
　前記キー画像から画素を抽出し、各画素の属する部分色空間を算出するキー画像算出手段と、
　前記キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して占める割合である占有率を計算する占有率計算手段と、
　前記部分色空間に属するキー画像の画素の色の平均値に関連する色特徴を生成するキー画像色特徴生成手段と、
　前記キー画像色特徴生成手段によって生成された前記キー画像の色特徴に対して、前記画像データベースから前記色特徴が類似する順に前記類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段と、
　を備えた画像処理装置。」
である点。
　
（相違点）
　相違点１：「画像データベース」が、本願発明においては、「複数の画像それぞれの代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルと各画像とを対応付けて生成された」ものであるのに対し、引用例１記載の発明においては、そのようなものではない点。
　
　相違点２：本願発明は、「キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合であるか判定するキー画像判定手段」及び「キー画像判定手段によって属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合である部分色空間について、該部分色空間に属する画素の色の平均値を算出し、前記キー画像の代表色として抽出するキー画像代表色抽出手段」を備えるのに対し、引用例１記載の発明は、上記のような「キー画像判定手段」及び「キー画像代表色抽出手段」を備えていない点。
　
　相違点３：本願発明は、「キー画像代表色抽出手段によって抽出された代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成手段」及び「キー画像擬似特徴ベクトル生成手段によって生成されたキー画像の一次元量の擬似特徴ベクトルの値に対して、画像データベースから前記一次元量の擬似特徴ベクトルの値が類似する順に類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段」を備えるのに対し、引用例１記載の発明における「キー画像色特徴抽出手段」及び「類似画像一覧出力手段」は、上記のような本願発明の備える構成とは異なる点。
　
４．当審の判断 
　そこで、上記相違点１〜３について検討する。
　
（相違点１について）
　一般に、画像の色特徴の類似比較をする際に、比較対象画像それぞれの「代表色」同士の比較を行うようにすることは、ごく普通に行われている手法にすぎないから、引用例１記載の発明において、画像の「色特徴」として「代表色」を用いるようにすることは、当業者が適宜になし得ることにすぎない。
　また、上記引用例２記載の技術に見られるように、「色相」、「彩度」、「明度」という３要素が存在する画像の色特徴として、「色相」という１要素の値、すなわち一次元量を用いるようにすることは、公知の技術である。
　してみると、引用例１記載の発明において、上記引用例２記載の技術を参酌することにより、「画像データベース」を「複数の画像それぞれの代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルと各画像とを対応付けて生成された」ものとすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
（相違点２について）
　上記「相違点１について」で検討したように、引用例１記載の発明において、画像の「色特徴」として「代表色」を用いるようにすることは、当業者が適宜になし得ることにすぎない。そして、引用例１記載の発明において、「各色グループに属する画素数がキー画像の全画素数に対して占める割合である占有率」が高い色グループの色ほど画像の色特徴を表していることは明らかであるから、上記占有率が所定の閾値以上の色グループ（部分色空間）の色を代表色とすることは、ごく自然な発想である。
　よって、引用例１記載の発明において、「キー画像算出手段によって算出された各部分色空間に属する画素数を計数し、各部分色空間に属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合であるか判定するキー画像判定手段」及び「キー画像判定手段によって属する画素数がキー画像の全画素数に対して所定の閾値以上の割合である部分色空間について、該部分色空間に属する画素の色の平均値を算出し、前記キー画像の代表色として抽出するキー画像代表色抽出手段」を備えるようにすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
（相違点３について）
　上記「相違点１について」で検討したように、引用例１記載の発明において、画像の「色特徴」として「代表色」を用いるようにすることは、当業者が適宜になし得ることにすぎず、また、上記引用例２記載の技術に見られるように、画像の色特徴として一次元量を用いるようにすることは、公知の技術である。
　してみれば、引用例１記載の発明において、上記引用例２記載の技術を参酌することにより、「キー画像代表色抽出手段によって抽出された代表色に対する類似度の基準である一次元量の擬似特徴ベクトルを生成するキー画像擬似特徴ベクトル生成手段」及び「キー画像擬似特徴ベクトル生成手段によって生成されたキー画像の一次元量の擬似特徴ベクトルの値に対して、画像データベースから前記一次元量の擬似特徴ベクトルの値が類似する順に類似画像の一覧を出力する類似画像一覧出力手段」を備えるようにすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
（本願発明の作用効果について）
　そして、本願発明の構成によってもたらされる効果も、引用例１記載の発明及び上記引用例２記載の技術から当業者が容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。 
　
５．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１記載の発明及び上記引用例２記載の技術に基いて、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。
　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。