【事件の表示】
平成　３年特許願第２１６０１３号「楽譜自動認識装置」拒絶査定に対する審判事件［　平成　５年　２月１２日出願公開、特開平　５−　３５９２４                        ］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・本願発明
　本願は、平成３年７月３１日に出願されたものであって、その発明の要旨は、平成１０年２月１６日付け及び平成１０年１０月１９日付け手続補正書により補正された明細書および図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものと認める。
「楽譜を２次元画像データに変換し、その画像データから五線データおよび小節線データを除去し、音符および記号を認識する楽譜自動認識装置において、楽譜の２次元画像データから横軸方向に存在する画素数の縦軸方向の分布データを求める画素分布検出手段を備え、この画素分布検出手段で求められた分布データについて縦軸方向の自己相関をとり、その第１ピークが得られる縦軸方向の偏倚の値を五線間隔として検出する五線間隔検出手段と、この五線間隔検出手段で得られた五線間隔に基づいて、前記画素分布検出手段によって求められた前記分布データの縦軸方向に各々前記五線間隔ずつずれた５点のデータを加算し且つこの５点を逐次縦方向にシフトして、加算データのピーク値が得られたときの前記５点の位置を五線の位置として検出する五線位置検出手段とを具備してなることを特徴とする楽譜自動認識装置。」（以下、「本願発明」という。）
　なお、平成１０年１０月１９日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載の「小節点」は、「小節線」の誤記であるので、上記のように認定した。
２．引用例
（第１引用例）
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された電子情報通信学会論文誌Ｄ，Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ，Ｎｏ．５，ｐｐ．８９４−９０１，１９８８年５月（以下、「第１引用例」という。）には、
　ピアノ楽譜を対象とした自動認識システムにおいて、楽譜をＣＣＤラインセンサを用いた画像入力装置により読み込み、前処理として、五線の検出、小節線の検出を行い、楽譜を小節単位に分割して各小節ごとに認識処理を行い、後処理では、各小節ごとの認識結果を反復記号を考慮に入れ結合することにより最終的な出力データを生成するシステムの処理フローが開示されている。
　楽譜は五線を基準に構成されており記号の記述される位置も限定されているものの、計算機内に取り込まれた楽譜画像においては、五線の水平性は保証されておらず、ある程度傾きをもっているものと考えられる。また、五線の線間隔や１ページに書かれる段数も決まっていない。五線はすべての記号の位置情報の基準となるもので非常に重要なものであるが、音符や記号の認識を行う過程では、五線等が他の記号と重なり合い、むしろ邪魔なものとなるので、画像データから五線データ等を消去した後、音符や記号の認識を行うことが一般的である。
　認識率の向上と認識時間の短縮が課題とされている楽譜自動認識装置においては、位置情報の基準であり認識過程では消去対象でもある五線の正確な検出が求められており、そのためには、五線の線間隔（ピッチ）の検出と、位置の検出とを正確に早く行う必要がある。
　このような認識の下、第１引用例では、小節という単位を認識における処理単位として、「音楽的規則を有効に利用した認識手法を提案する」（第８９４頁あらまし第3行目から第4行目）ことを目的とし、
　まず、認識処理の前処理として、五線の検出と小節線の検出により小節のセグメンテーションを行い（第８９６頁左段第１４行目から右段第８行目）、
「認識処理は、前処理によってセグメンテーションされた小節単位に行われ、次の三つの処理に分けられる。
１）五線消去　
２）音部・調子・拍子記号の認識　
３）音符・休符・臨時記号の認識　
　これらの処理では、認識された記号から順に画像から消去され、最終的には認識対象外の記号のみの画像となる。」（第８９６頁右段第１０行目から第１７行）、
「図７に示すように、初期状態から処理が進むにつれ、抽出されたものが消去されていき、最終的には認識対象外の記号のみの画像となる。」（第８９７頁右段第２５行目から第２７行目）とする記載に加え、
　図７には（処理の進行に伴う）「画像の変遷」が記載されている。
　上記記載によれば前記第１引用例には、音楽的規則を有効に利用して認識するために、「楽譜を２次元画像データに変換し、その画像データから五線データおよび小節線データを除去し、音符および記号を認識する楽譜自動認識装置」の発明が記載されているものと認められる。そして、前記の楽譜自動認識装置は本願出願時点で周知のものでもある。
（第２引用例）
　また、原査定の拒絶の理由に引用された特公平１−３５３８４号公報（以下、「第２引用例」という。）には、
「帳票に記入された自由フォーマットの文章等から文字ピッチ等のピッチを比較的簡単にかつある程度精度よく抽出することができる光学的文章読取装置に用いられるピッチ抽出回路を提供すること」（公報第１頁右段第６行目から第１０行目）を目的とし、
「４は射影回路で、ラインバッファ３に記憶された１行分の多値量子化パターン列の縦方向（Ｙ方向）の多値の射影値を抽出し、射影値Ｐ（ｘ）として記憶する機能を持っている。５は自己相関器で、射影回路４で求められた射影値Ｐ（ｘ）の自己相関関数φ（τ）を計算する機能を持っている。６はピーク検出回路で、自己相関器５で求められた自己相関関数φ（τ）のピークを検出し、基本周期（ピッチ）を求める」（公報第１頁右段第２４行目から公報第２頁左段第４行目）、
「その縦方向における射影値の累積した値を累積射影値Ｐ（ｘ）とすれば、第７図に示すようにゴーストによる影響部分ｈは相対的に小さくなり、誤差を小さくすることができる。」（公報第２頁右段第３４行目から第３７行目）、
　とする記載がある。
　上記記載によれば、第２引用例には、所定のピッチを簡単かつ精度よく抽出するために、抽出する位置情報を求めるために用いる軸方向を定め、当該軸上に画像を構成する量子化パターン列の多値の射影値を累積した累積射影値を求める発明、及び、当該求めた累積射影値の自己相関を取りピークを求めることによって前記量子化パターン列の基本周期を求める発明、が記載されているものと認められる。
（第３引用例）
　さらに、原査定の拒絶の理由に引用された特開平２−１１０３０６号公報（以下、「第３引用例」という。）には、
「観測位置検出用のウィンドウを広範囲の情報を処理することにより、像の歪み、ぼけ、ノイズなどによる影響が少なく、適正かつ正確に観測位置を検出し得る新規な観測位置検出方法およびその装置を提供すること」を目的とし（公報第２頁左下段第９行目〜第１５行目）、
「既知の間隔で並ぶ複数の観測対象につき、それぞれの位置を検出するのに、全ての観測対象を含む画像を生成してその画像上に前記の間隔に対応する間隔でウィンドウを設定し、各ウィンドウを観測対象の配列方向へ一斉移動させつつ各ウィンドウ内の画像の輝度を計測する共に、各ウィンドウについての計測値を用いて観測対象の観測位置を算出するようにしている」（公報第２頁左下段第１７行目〜同頁右下段第５行目）、
「各移動位置（例えば１画素毎の移動位置）で各ウィンドウ内の画像の輝度が計測される。これら計測値を用いてその総和や平均値などが算出され、その算出値が最大となる位置を各リードの像の観測位置とする」（公報第３頁右上段第１５行目〜第２０行目）、
　とする記載があり、上記記載によれば前記第３引用例には、像の歪み、ぼけ、ノイズなどによる影響が少なく、適正かつ正確に観測位置を検出するために、既知の間隔で並ぶ複数の観測対象物の位置を決める際に、前記既知の間隔毎に設けた複数のウィンドウを一斉に移動させながら計測を行い、検出した情報量の総和が最大値をとる位置を前記観測対象物の位置とする発明が開示されているものと認められる。
（第４引用例）
　原査定の拒絶の理由に引用された特開昭６３−３０４３８８号公報（以下、「第４引用例」という。）には、
「略一定の拡がりを有する画像ブロックの複数個が略規則正しく配列された画像からその画像ブロックのサンプル数が少なくても、画像ブロック間の行方向もしくは列方向のピッチを正確に検出するピッチ検出装置を提供する」（公報第２頁左下段第９行目〜第１４行目）ことを目的とし、
「以上説明したように、第１実施例によれば、射影バッファと射影シフトバッファのＡＮＤをとることにより、自己相関を求め、それから文字ピッチを行毎に求めることができる。」（公報第６頁右上段第４行目〜第７行目）、
「上記２つの実施例では、文字ピッチについて説明したが、文字以外でも規則性のある画像ならば、本発明はいずれにも適用できる」（公報第８頁左下段第１４行目〜第１６行目）、
「第１実施例、第２実施例とも、１行の画像データのｙ軸方向に１ビットに圧縮した射影について、自己相関を計算していたが、１行の画像データそのものの自己相関を演算する場合にも本発明を適用できる」（公報第8頁左下段第1行目〜第5行目）、
　とする記載がある。
　上記記載によれば第４引用例には、画像ブロック間の行方向もしくは列方向のピッチを正確に検出するに当たり、規則性のある画像であればどのようなものでも、自己相関をとることにより規則性を抽出でき、規則性を求める際に自己相関をとる対象データは、画像データでも軸上の分布データでも、どちらでもよいとする発明が記載されているものと認められる。
３．対比
　本願発明と第１引用例記載の発明とを対比すると、両者は、「楽譜を２次元画像データに変換し、その画像データから五線データおよび小節線データを除去し、音符および記号を認識する楽譜自動認識装置」である点で一致し、
　本願発明が
イ．「楽譜の２次元画像データから横軸方向に存在する画素数の縦軸方向の分布データを求める画素分布検出手段を備え、画素分布検出手段で求められた分布データについて縦軸方向の自己相関をとり、その第１ピークが得られる縦軸方向の偏倚の値を五線間隔として検出する五線間隔検出手段」、
ロ．「五線間隔検出手段で得られた五線間隔に基づいて、前記画素分布検出手段によって求められた前記分布データの縦軸方向に各々前記五線間隔ずつずれた５点のデータを加算し且つこの５点を逐次縦方向にシフトして、加算データのピーク値が得られたときの前記５点の位置を五線の位置として検出する五線位置検出手段」、
　を有するのに対し、第１引用例にはそのような構成が記載されていない点で相違する。
４．当審の判断
（相違点イについて）
　所定ピッチを簡単かつ精度よく抽出するために、２次元画像データから縦軸方向に存在する画素値の横軸方向の分布データを求める画素分布検出手段と、上記画素分布検出手段で求められた分布データについて横軸方向の自己相関をとり、その第１ピークが得られる横軸方向の偏倚の値を間隔として検出する間隔検出手段を採用することは、第２引用例にも示されており、また、分布データを画素の数とするか画素の値とするかは、いずれも周知であってみれば、扱う画像データの特性に応じて適宜選択できる設計的事項であり、その上、縦横いずれの軸上に分布データを求めるかも検出する位置がいずれの軸上にあるかに応じて適宜なし得る設計的事項である。
　さらに、行方向もしくは列方向のピッチを正確に検出するに当たり、規則性のある画像であればどのようなものでも、自己相関をとることにより規則性を抽出でき、規則性を求める際に自己相関をとる対象データは、画像データでも軸上の分布データでも、どちらでもよいとする事項は第４引用例に示されるように周知であり、また、文字および楽譜は自動認識の対象として周知であると共に、文字および楽譜の五線が規則性を有することは周知であってみれば、自己相関をとることにより規則性を求める対象を楽譜の五線とすることは周知事項といえる。
　してみれば、上記相違点イの構成とすることは、第２引用例のピッチ抽出回路を第１引用例の五線の線間隔（ピッチ）の検出手段に適用することにより当業者が容易になし得る程度のことである。
（相違点ロについて）
　ノイズなどによる影響を少なくし、適正かつ正確に観測位置を検出するために、所定の間隔で並ぶ複数の観測対象物の位置を決める際に、前記所定の間隔毎に設けた複数のウィンドウを一斉に移動させながら計測を行い、検出した情報量の総和が最大値をとる位置を前記観測対象物の位置とする発明は、上記第３引用例に示されており、この発明を本願発明に則して換言すると、上記第３引用例には、適正かつ正確に観測位置を検出するために、「得られた所定の間隔に基づいて、求められた画像データの所定軸方向に各々既知の間隔ずつずれた複数点のデータを加算し且つこの複数点を逐次所定方向にシフトして、加算データのピーク値が得られたときの複数点の位置を求める位置として検出する位置検出手段」の発明が示されているものといえる。また、所定の間隔で並ぶ複数の観測対象物として五線は周知であり、さらにまた、画像データおよび画像データから作成した軸上の分布情報のそれぞれは位置情報を得るために処理されるデータであることは、例えば第４引用例に自己相関をとる対象が画像データでも分布データでもよい旨記載されていることから、当該分野において常識である。そして、第３引用例に記載の位置検出手段に画像データに代えて分布データを適用することは設計的事項に過ぎない。
　してみれば、上記相違点ロの構成とすることは、上記第３引用例の位置検出方法を第１引用例の五線位置検出手段に適用することにより当業者が容易になし得る程度のことである。
　結局、上記相違点イ、ロは、上記第２引用例、第３引用例および第４引用例に示された公知および周知発明の適用により当業者が必要に応じて容易に発明することができたものである。
５．むすび
　したがつて、本願発明は、上記第１〜４引用例に示された公知および周知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。
　よつて、結論のとおり審決する。