【事件の表示】
　特願２０１３−５１３２５６「動的に変化する部分を有するターゲットをトラッキングするためのデータセットの作成」拒絶査定不服審判事件〔平成２３年１２月　１日国際公開、ＷＯ２０１１／１５０３８６，平成２５年　９月　９日国内公表、特表２０１３−５３５０４７〕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】
第１　手続の経緯
　本願は，２０１１年（平成２３年）５月２７日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２０１０年５月２８日　米国，２０１１年５月２７日　米国）を国際出願日とする出願であって，その手続の経緯は以下のとおりである。
　平成２６年　１月１０日付け：拒絶理由の通知
　平成２６年　６月１３日　　：手続補正
　平成２６年１１月　５日付け：拒絶査定
　平成２６年１１月１１日　　：拒絶査定の謄本の送達
　平成２７年　３月１１日　　：拒絶査定不服審判の請求
　平成２７年　３月１１日　　：手続補正
第２　補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２７年３月１１日付けの手続補正を却下する。
［理由］
１　本願発明と補正後の発明
　上記手続補正（以下「本件補正」という。）は，本件補正前の平成２６年６月１３日付けの手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された，
「【請求項１】
　　ターゲットの画像を提供することと，ここで，前記ターゲットは，トラッキングされるべきオブジェクトである，
　　前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと，
　　前記好ましくない部分のための画像マスクを生成することと，
　　前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外するために前記画像マスクを使用して，前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することと，
　　前記ターゲットの画像の前記マスクされていないエリアについての前記抽出された特徴を使用して，取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングすることと，
　を備える方法。」
という発明（以下「本願発明」という。）を，平成２７年３月１１日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された，
「【請求項１】
　　ターゲットの画像を提供することと，ここで，前記ターゲットは，トラッキングされるべきオブジェクトである，
　　前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと，
　　前記好ましくない部分のための画像マスクを生成することと，
　　
前
のセット
して特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための前記特徴のデータセット内の特徴の前記セットから前記好ましくない部分を除外することと
ここにおいて，前記ターゲットの画像から特徴の前記セットを抽出して前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用することは，前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイすることと，前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することとを，または，前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと，前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記特徴を除外することとを，備える，
　　前記ターゲットの画像の前記マスクされていないエリアについての前記抽出された特徴
のセット
　を備える方法。」
という発明（以下「補正後の発明」という。）に補正することを含むものである（下線は，審判請求人が示した補正箇所である。）。
２　新規事項の有無，補正の目的要件について
　本件補正は，願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内において，以下の点を限定することにより，特許請求の範囲を減縮するものであり，かつ，本願発明と補正後の発明とは，産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一である。
・「前記ターゲットのための特徴のデータセットから前記好ましくない部分を除外するために前記画像マスクを使用して，特徴を抽出する」ことについて，「特徴のセットを抽出して特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための前記特徴のデータセット内の特徴の前記セットから前記好ましくない部分を除外することと，ここにおいて，前記ターゲットの画像から特徴の前記セットを抽出して前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用することは，前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイすることと，前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することとを，または，前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと，前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記特徴を除外すること」を特定した点
・「ターゲットのトラッキング」が「特徴を使用して」なされることについて，「特徴のセットを使用して」なされることとした点
　したがって，本件補正は，特許法第１７条の２第３項（新規事項）及び第１７条の２第５項第２号（補正の目的）の規定に適合している。
３　独立特許要件について
　本件補正は，特許請求の範囲の限定的減縮を目的とするものであるから，補正後の発明が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか否か（特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか否か）について，以下に検討する。
（１）補正後の発明
　上記「１　本願発明と補正後の発明」において「補正後の発明」として認定したとおりである。
　なお，下記のとおり，当審において，（Ａ）から（Ｇ）までの記号を説明のために付与した。以下，構成要件Ａ，構成要件Ｂなどと称することとする。
（Ａ）　ターゲットの画像を提供することと，ここで，前記ターゲットは，トラッキングされるべきオブジェクトである，
（Ｂ）　前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと，
（Ｃ）　前記好ましくない部分のための画像マスクを生成することと，
（Ｄ）　前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴のセットを抽出して特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用して前記ターゲットのための前記特徴のデータセット内の特徴の前記セットから前記好ましくない部分を除外することと，ここにおいて，前記ターゲットの画像から特徴の前記セットを抽出して前記ターゲットのための前記特徴のデータセットを作成し，前記画像マスクを使用することは，前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイすることと，前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することとを，または，前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと，前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記特徴を除外することとを，備える，
（Ｅ）　前記ターゲットの画像の前記マスクされていないエリアについての前記抽出された特徴のセットを使用して，取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングすることと，を備える
（Ｆ）方法。
（２）引用発明
（２−１）引用例１の記載及び引用発明
（２−１−１）引用例１の記載
　原審の平成２６年１月１０日付けの拒絶理由に引用された，特開平６−２７４６２５号公報（以下「引用例１」という。）には，「監視画像の移動物体追跡方法」として，図面とともに以下の事項が記載されている。
ア　「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，監視領域内における移動物体の監視を行なう画像監視装置において，監視画像内の移動物体を追跡する監視画像の移動物体追跡方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】この種の画像監視装置の一例として，たとえば，図１７および図１８に示すものがある。図において，撮像手段としてのＩＴＶカメラ１は監視領域２内の画像を撮像し，電気信号に変換する。このＩＴＶカメラ１で撮像された画像は，伝送路３によって処理装置４，および，画像記録手段としてのビデオテープレコーダ（以降，単にＶＴＲと略称する）５に送られる。ＶＴＲ５は，ＩＴＶカメラ１で撮像された監視画像を連続的，あるいは移動物体（以降，侵入物体と言うこともある）を検出した場合に記録する。
【０００３】一方，処理装置４に送られた画像信号は，サンプリングパルス生成回路１０から出力される所定周期のサンプリングパルスにより，Ａ／Ｄ変換器１１でデジタル信号に変換され，たとえば，時刻ｔ＝ｔｉの画像データとして画像メモリ１２内に格納される。
【０００４】そして，差分２値化回路１３において，この時刻ｔ＝ｔｉの画像データは，変化領域を抽出するために，後述するように，これよりも前に画像メモリ１２内に取込まれていた時刻ｔ＝ｔｉ-1の画像データと画素間差分演算を行なうことにより差分画像が求められ，さらに，変化があった画素が”１”で表わされる差分２値化画像に変換され，差分２値化画像メモリ１４に格納される。
【０００５】ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）１５は，差分２値化画像メモリ１４内の差分２値化画像を用いて変化領域の解析を行ない，変化領域が移動物体（侵入物体）であると判定した場合には，警報装置６を鳴らしたり，監視者が表示装置７の画面上で移動物体が何であるかを確認したり，ＶＴＲ５が動作していなかった場合は動作させて監視画像の記録などを行なう。もし，移動物体でないと判定した場合には，引続き画像を取込み，上記処理を繰返す。」
イ　「【００１３】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像監視装置では，変化領域が移動物体であると判定して警報を鳴らすとか，ＶＴＲに録画するなどした後，監視者が全ての移動物体について，その移動物体がどこからどのように移動したかで怪しい人物か否かを判定するものである。したがって，常に表示装置の画面を見て監視者が移動物体を見つけ出すような，初期の画像監視装置と比較すると，作業の軽減になるが，後処理で監視者が判断する際にかなりの時間と労力を費やす。
【００１４】そのため，単に移動物体の検出というだけでなく，移動物体の追跡を行なって本当に怪しい人物のみに対して警報を鳴らすように改良することで，さらに作業の軽減が期待できる。
【００１５】そこで，最近，移動物体か否かの判定の性能向上を目的として，時系列フレーム間で移動物体の追跡を行なう方法が考えられている。その移動物体追跡方法の一例として，濃淡パターンを用いた方法がある。この移動物体追跡方法は，差分画像から移動物体を求め，さらに，移動物体の原画像の濃淡パターンを人物辞書として登録しておき，次フレームであらかじめ設定した予測窓の範囲内で原画像と上記濃淡パターンの辞書とのマッチング処理をして，類似度の高い領域を上記移動物体と判定することで追跡を行なうものである。また，濃淡パターン辞書を毎フレーム更新することで，移動物体の形状の変化や遠近によるサイズの変化に対応するようにしている。
【００１６】しかし，移動物体の濃淡パターン辞書と原画像とを照合する際に，対象が例えば人間の場合には，手や足を動かして移動しているため，辞書を作成した次のフレームでは移動物体の形状が変化する。そのため，照合時には前フレームの濃淡パターン辞書とは多少変形していることを考慮する必要がある。」
ウ　「【００２３】そこで，本発明は，監視画像内の移動物体を精度よく追跡でき，移動物体か否かの判定性能の向上が図れ，しかも，移動物体の誤検知を防止して，移動物体の検知時間も短縮可能となり，効率のよい画像監視が可能となる監視画像の移動物体追跡方法を提供することを目的とする。」
エ　「【００２９】
【実施例】以下，本発明の一実施例について図面を参照して説明する。まず，具体的な説明を行なう前に本発明の概要について説明する。
【００３０】移動物体の動きを解析するには，ある時刻ｔ＝ｔｉの画像で移動物体を抽出し，それ以降の時刻の画像で，その移動物体の対応する領域を抽出することであると考えられる。すなわち，「追跡」というのは，移動物体の抽出と対応部分の抽出（以下，追跡処理と呼ぶ）の２つのステップに分けることができる。ここで，第１ステップである移動物体の抽出処理は，従来例に述べた方法で実現できる。第１ステップに，本発明で述べる第２のステップの追跡処理を追加することにより，従来例と比べ，より効果的な画像監視装置を実現することができる。
【００３１】前述したように，移動物体の追跡を行なうためには，異なる時間で取込んだ画像で移動物体の対応をとる必要がある。この対応をとるために，時刻ｔ＝ｔｉでの移動物体が時刻ｔ＝ｔｉ+1で移動したと考えられる画像内の領域（以下，予測窓と呼ぶ）を設定し，その予測窓内で時刻ｔ＝ｔｉでの移動物体に対応する領域を抽出すればよい。移動物体の追跡は，主に人間を追跡する場合が多く，人は手や足を動かして移動するため，対応部の抽出時に前フレームの全ての辞書として次フレームの原画像と比較したのでは，手や足など動きのある部分では一致しない場所がでてくる。
【００３２】そこで，あらかじめ複数の人物パターンから動きの影響を受けにくいマスクパターンを作成しておき，それを照合時に用いることで，誤りが起こりにくくなり，追跡の性能が向上する（本発明の第１，２ポイント）。たとえば，図２（ａ）に示すように手を下げている人が，図２（ｂ）に示すように手を上げた場合や，足の開き方が変化したときは，辞書と図２（ｃ）に示すようなマスクパターン３１の共通部分で原画と比較照合することで，動きの影響を受けることなく照合を行なうことができる。
【００３３】次に，マスクパターンの作成方法について説明する。第１の方法は，時系列画像から特定の人の人物の濃淡パターンを抽出し，大きさを補正した上で各点の分散値を求める。その分散値が所定のしきい値よりも小さい点の集合は，動きの影響を受けにくい点と考えられるから，複数の人物で前記の分散値が所定のしきい値よりも小さい点を抽出して，その共通部分を選択してマスクパターンとすることで，動きの影響を受けにくいマスクパターンを作成することができる（本発明の第３のポイント）。また，縦歩き，横歩きでは動きの形状が異なるため，マスクパターンを別にすることで効果的な照合結果が得られる。
【００３４】第２の方法は，複数の２値化後の人物パターンをサイズ補正した上で重ね合わせ，個数分布を作成する。分布が多い点は，動きの影響を受けにくい点と考えられるから，個数分布が所定のしきい値よりも大きい点の集合をマスクパターンとすることで，動きの影響を受けにくいマスクパターンを作成することができる（本発明の第４ポイント）。」
オ　「【００３６】図６に，たとえば，６５個の人物辞書から求めた矩形サイズ「１６×３７」の個数分布の一例を示す。図７は，個数が「５０」以上の点を選択して作成したマスクパターンの一例であり，図８は，図７のマスクパターンをメモリ上に登録した一例である。」
カ　「【００５４】図１は，本発明を実施する場合の画像監視装置の構成を示すものである。本発明方法で従来方法と異なるのは，画像メモリ１２に格納されているｔ＝ｔｉの画像と，それよりも前に取込まれていた画像との画素間差分演算を行なって差分画像を求め，差分２値化回路１３で変化のあった画素が”１”で表わせる差分２値化画像に変換し，ＣＰＵ１５で変化領域を求めて移動物体であると判断した後，その移動物体を濃淡パターンで人物辞書（記憶手段）１６に登録（記憶）しておき，次フレーム以降では上記移動物体の移動方向に物体のＹ方向のサイズに応じた移動画素テーブル１７を参照して予測窓を設定して，上記移動物体の辞書と予測窓内の原画像とを，マスクパターンメモリ１８にあらかじめ登録されている動き情報の影響を受けにくいマスクパターンを用いてマッチング処理を行ない，その類似度の最も高い領域に上記移動物体が移動したと判定して，移動物体の追跡を行なうことである。」
キ　「【００６３】次に，追跡処理を図５のフローチャートによって説明する。前記追跡テーブル１９に保存されているフラグ（新物体抽出，または追跡成功）をチェックして，追跡物体があった場合（Ｓ３），以下の方法で追跡処理を行なう。
【００６４】まず，全フレームで設定した予測窓１３２内の濃淡パターンと，人物辞書１６に登録されている濃淡パターン（図１４の１２２の部分）とを，マスクパターンメモリ１８に登録されている動きの影響を受けにくいマスクパターンを用いて照合範囲を限定して比較する（Ｓ２１，第１のマッチング処理）。ここでは，たとえば，テンプレートマッチング法を用いて，予測窓１３２内で人物辞書１６に登録されている濃淡パターンと最も類似度の高い領域を抽出する。」
ク　「【００７２】以上説明したように，上記実施例によれば，画像監視装置で移動物体を追跡する場合，差分画像で領域を抽出して，動き情報の影響を受けにくいマスクパターンを用いて，濃淡パターンの辞書と予測窓内で原画像とを照合して追跡を行なうことで，移動物体がどこに移動したかがわかる。濃淡パターンの辞書を持つことで，複数個の移動物体があった場合にも，その対応付けが可能で，たとえ方向を変えて移動した場合にも，原画像とのマッチングで同一物体と判定することができる。その原画像とのマッチングでは，移動物体の速度と方向に応じた予測窓を設けて範囲を限定してマッチング処理を行なうことで，検索時間の短縮が可能となる。」
（２−１−２）引用発明
　上記（２−１−１）の摘記事項アからクまでの記載及び関連する図面並びにこの分野における技術常識を考慮して引用例１の記載を検討する。
（ア）上記アからウの記載によれば，引用例１には，移動物体の追跡に当たり，移動物体，例えば，人間の形状が変化することを考慮する必要があるという課題の下（上記イ），監視画像内の移動物体を精度よく追跡できるようにすることを目的とした（上記ウ），移動物体追跡『方法』（上記ア）について記載されている。
（イ）上記エには，上記方法において，移動物体の抽出処理と追跡処理がなされること，及び前記抽出処理が従来例に述べた方法で実現できることについて記載されている。
　また，上記アには，抽出処理の従来例として，移動物体の監視画像である，ＩＴＶカメラで撮像された画像が処理装置に送られ，その画像の画像データを用いて移動物体が抽出されることについて記載されている。
　さらに，上記エには，移動物体の追跡が，主に人間の追跡であることについて記載されている。
　以上の記載を踏まえれば，引用例には，『移動物体の画像を処理装置に送ることと，ここで，前記移動物体は，追跡される人間であ』ることが記載されているといえる。
（ウ）上記エには，移動物体の追跡を行うために，異なる時間で取り込んだ画像で移動物体の対応をとること，及び対応部の抽出時に，手や足など動きのある部分では一致しない場所が出てくることについて記載されている。
　また，上記エには，時系列画像から動きの影響を受けにくい点を抽出して，その共通部分を選択し，動きの影響を受けにくいマスクパターンを作成することについて記載されている。
　以上の記載を踏まえれば，引用例には，『前記移動物体の，動きの影響を受けにくい部分をマスクパターンとすること』が記載されているといえる。
（エ）上記（ウ）に示したように，上記エには，時系列画像から動きの影響を受けにくい点を抽出して，その共通部分を選択し，動きの影響を受けにくいマスクパターンを作成することについて記載されている。前記共通部分を選択するために，前記共通部分を識別していることは明らかである。
　以上の記載を踏まえれば，引用例には，『前記動きの影響を受けにくい部分を識別』することについて記載されているといえる。
（オ）上記イ及びエには，差分画像から移動物体を求め，当該移動物体の画像の濃淡パターンを抽出し，人物辞書として登録しておくことについて記載されている。
　上記エ，カ及びクには，画像から抽出された，移動物体である人間の濃淡パターンのうち，動きの影響を受けにくい点を抽出し，その点を選択した部分がマスクパターンとされ，辞書とマスクパターンの共通部分で，予測窓内の原画と比較照合し，追跡処理が行われることについて記載されている。
　上記キには，予測窓内の濃淡パターンと，登録されている人物辞書の濃淡パターンとを，マスクパターンを用いて照合範囲を限定して比較することについて記載されている。
　上記オの記載及び図６から８までを見ると，人物辞書から求めた濃淡パターンのデータのうち，マスクパターンの部分に限定してデータが作成されることを読み取ることができる。
　以上の記載及び図面から読み取ることができる事項を踏まえれば，引用例には，『前記移動物体の画像から前記移動物体の濃淡パターンを抽出して濃淡パターンのデータを作成し，前記マスクパターンを使用して，前記移動物体のための前記濃淡パターンを，前記動きの影響を受けにくい部分に限定して照合範囲とすることと，ここにおいて，前記移動物体の画像から前記濃淡パターンを抽出して前記移動物体のための濃淡パターンのデータを作成し，前記マスクパターンを使用することは，前記移動物体の画像の濃淡パターンを抽出し，前記マスクパターンを使用して前記動きの影響を受けにくい部分に前記濃淡パターンを限定して照合範囲とすること』について記載されているといえる。
（カ）上記（オ）に示したように，上記エ，カ及びクには，画像から抽出された，移動物体である人間の濃淡パターンのうち，動きの影響を受けにくい点を抽出し，その点を選択した部分がマスクパターンとされ，辞書とマスクパターンの共通部分で，予測窓内の原画と比較照合し，追跡処理が行われることについて記載されている。
　また，上記（オ）に示したように，上記キには，予測窓内の濃淡パターンと，登録されている人物辞書の濃淡パターンとを，マスクパターンを用いて照合範囲を限定して比較することについて記載されている。
　以上の記載を踏まえれば，引用例には，『前記移動物体の画像の前記マスクパターンの部分についての前記抽出された濃淡パターンを使用して，取り込まれた画像において前記移動物体を追跡すること』について記載されているといえる。
（キ）まとめ
　以上によれば，引用例１には，次の発明（以下「引用発明」という。）が開示されている。なお，引用発明に対し，下記のとおり，当審において，（ａ）から（ｆ）までの記号を説明のために付与した。以下，構成要件ａ，構成要件ｂなどと称することとする。
（引用発明）
（ａ）移動物体の画像を処理装置に送ることと，ここで，前記移動物体は，追跡される人間であり，
（ｂ）前記移動物体の，動きの影響を受けにくい部分を識別することと，
（ｃ）前記動きの影響を受けにくい部分のためのマスクパターンを作成することと，
（ｄ）前記移動物体の画像から前記移動物体の濃淡パターンを抽出して濃淡パターンのデータを作成し，前記マスクパターンを使用して，前記移動物体のための前記濃淡パターンを，前記動きの影響を受けにくい部分に限定して照合範囲とすることと，ここにおいて，前記移動物体の画像から前記濃淡パターンを抽出して前記移動物体のための前記濃淡パターンのデータを作成し，前記マスクパターンを使用することは，前記移動物体の画像の濃淡パターンを抽出し，前記マスクパターンを使用して前記動きの影響を受けにくい部分に前記濃淡パターンを限定して照合範囲とすることであり，
（ｅ）前記移動物体の画像の前記マスクパターンの部分についての前記抽出された濃淡パターンを使用して，取り込まれた画像において前記移動物体を追跡することと，を備える
（ｆ）方法。
（２−２）引用例２から４までの記載及び周知技術
（２−２−１）引用例２の記載
　原審の平成２６年１月１０日付けの拒絶理由に引用された，特開２００５−７１３４４号公報（以下「引用例２」という。）には，「画像処理方法，画像処理装置及び画像処理プログラムを記録した記録媒体」として，図面とともに以下の事項が記載されている。
ア　「【００１２】
  第１の発明に係る画像処理方法は，入力画像由来のデータと顔テンプレートとを用いて相関演算するステップと，相関演算結果に基づいて，入力画像内の顔を検出するステップとを含み，顔テンプレートは，顔内部テンプレートと顔外部テンプレートとに分けて管理される。
【００１３】
  ここで，入力画像内において，顔向きが，右を向いたり下を向いたりするなど，変化しても，顔輪郭等からなる顔外部の形状は，さほど変化しない。顔外部を構成する頭部は，全体的に丸みを帯びているからである。
【００１４】
  一方，顔の表面に位置する鼻，目，口等の顔部品と，顔外部との位置関係は，顔向きが変化すると，入力画像内において，かなり変化する。
【００１５】
  この構成では，顔テンプレートを，顔向きによって変化しやすい顔内部に対応する顔内部テンプレートと，顔向きによって変化しにくい顔外部に対応する顔外部テンプレートとに分けて管理しているから，顔画像の変化の特性にあわせた顔検出を行える。」
イ　「【００７１】
  次に，図４（ｃ）に示すように，図４（ｂ）のようなエッジ画像から，顔部品（目，眉，口及び鼻等）のエッジのみを抽出（手作業で差し支えない）したものを，顔内部テンプレートとする。顔内部情報記憶部３には，このような顔内部テンプレートが格納される。
【００７２】
  図４（ｃ）に示すように，顔内部情報は，顔部品の輪郭情報を含む。さらには，顔内部情報を，適宜，簡単な幾何学形状（例えば，楕円等）で近似しても良い。
【００７３】
  また，図４（ｄ）に示すように，図４（ｂ）のようなエッジ画像から，顔部品（目，眉，口及び鼻等）のエッジのみを削除（手作業で差し支えない）したものを，顔外部テンプレートとする。図１に示す顔外部情報記憶部４には，このような顔外部テンプレートが格納される。
【００７４】
  図４（ｄ）を見れば，明らかなように，顔外部テンプレートは，頭部の輪郭情報を含むので，ほぼ円状をなし，円形状で近似できる。また，本形態の顔外部テンプレートは，エッジ画像のみで構成されているが，顔外部情報に，顔の輪郭の輝度分布情報や色分布情報等を含めても良い。」
（２−２−２）引用例３の記載
　特開２００８−１９７７３３号公報（以下「引用例３」という。）には，「トラッキング方法及びトラッキング装置」として，図面とともに以下の事項が記載されている。
ア　「【００２１】
  店舗の通常営業時において，トラッキング装置１２１には，カメラ１５１により撮影された画像がある周期間隔で入力される。トラッキング装置１２１は，当該画像に対応する基本背景画像を再生し，当該画像と当該基本背景画像との差分処理（相関比較）を行う。図３Ａと図３Ｂに，上記画像と上記基本背景画像の具体例を示す。当該差分処理により，図３Ｃのように，人間１１１Ａやロボット１１１Ｂ等の移動体１１１が上記画像から検出される。トラッキング装置１２１は，図３Ｄのように，上記画像と上記基本背景画像との相関値が閾値以下の領域（不一致領域）を，移動体１１１が存在する画像領域（移動体検出領域）として検出する。
【００２２】
  トラッキング装置１２１は，図４Ａのように，差分処理により検出された移動体１１１に関して，テクスチャ上の幾何学模様に特徴点を設ける。更に，トラッキング装置１２１は，当該移動体１１１の動作に関する特徴量である動作特徴量（例えば速度や加速度）を抽出する。トラッキング装置１２１はここでは，上記移動体１１１の動作特徴量として，図４Ｂのように，上記特徴点の時間連続画像上における運動，即ち，上記移動体１１１のオプティカルフローを観測・抽出する。」
イ　「【００２７】
  図４Ｆ，図４Ｇに，フィルタリング後の上記フローベクトルのＸ成分及びＹ成分の時間変動を示す。（中略）これによって，本実施例では，一人の人間の胴体（低周波成分）と手足（高周波成分）が異なる移動体１１１として誤認識されてしまうことが抑制されると共に，複数の移動体１１１の区別が実現される。（後略）」
（２−２−３）引用例４の記載
　特開２０１０−３９６１７号公報（以下「引用例４」という。）には，「対象物追跡装置及びプログラム」として，図面とともに以下の事項が記載されている。
ア　「【００３８】
  ここで，本実施の形態の原理について説明する。時系列画像において，対象物を追跡する場合，画像間でマッチングをとることで同一の物体である領域を探索することが可能となるが，人などの部分的に変形が発生する対象物を追跡する場合，画像間で対応する領域を求めることができない場合が発生する。また，対象物の運動モデルを用いて，対象物領域の位置，大きさを推定することも可能であるが，撮像装置または対象物の運動に変化が生じた場合には，対象物の追跡が困難となる。
【００３９】
  これに対して，画像間において，対象物領域内の複数の特徴点をそれぞれ追跡することにより，部分的に変形がある対象物に対しても，安定して追跡を行うことが可能となる。
【００４０】
  そこで，本実施の形態では，対象物領域推定部２８によって，対象物検出部２２により得られた第１の撮像画像における対象物領域，及び対応点検索部２６により得られた，第１の撮像画像の対象物領域内の特徴点と第２の撮像画像の特徴点との対応関係を用いて，第２の撮像画像における歩行者を表わす対象物領域を推定する。」
イ　「【００６９】
  また，第２の撮像画像において，他の部分と異なる動作をした部分に存在する特徴点を除外して，対象物領域内の中心位置を推定することにより，追跡対象物が部分的に変形する場合であっても，第２の撮像画像における追跡対象物の領域を精度よく推定することができる。」
（２−２−４）周知技術
　上記（２−２−１）から（２−２−３）までの摘記事項及び関連する図面並びにこの分野の技術常識を考慮して，引用例２から４までの記載を検討する。
　上記（２−２−１）のア及びイに示されているように，引用例２には，人間の顔のエッジ画像から複数の部品や輪郭部分を抽出し，これらを顔テンプレートとして用いて顔検出を行うことについて記載されている。ここで，上記複数の部品や輪郭部分は，画像から抽出された検出対象物の「特徴のセット」といえる。また，顔検出を行うということは，検出対象物を「認識」するといえる。
　上記（２−２−２）のア及びイに示されているように，引用例３には，人間等の移動体における複数の特徴点を用いて前記移動体のトラッキングを行うことについて記載されている。ここで，上記複数の特徴点は，「特徴のセット」といえる。また，移動体のトラッキングを行うということは，対象物を経時的に「認識」することといえる。
　上記（２−２−３）のア及びイに示されているように，引用例４には，人等の対象物の複数の特徴点を用いて，対象物の追跡を行うことについて記載されている。ここで，上記複数の特徴点は，「特徴のセット」といえる。また，対象物の追跡を行うということは，対象物を経時的に「認識」することといえる。
　以上の記載及びこの分野の技術常識を踏まえると，引用例２から４までには，以下の周知技術が開示されていると認められる。
（周知技術）
「画像から抽出された特徴のセットを用いてターゲットを認識すること。」
（３）対比
　補正後の発明と引用発明とを対比する。
（３−１）補正後の発明の構成要件Ａと引用発明の構成要件ａとの対比
　引用発明の「移動物体」は，追跡される目標物であるから，補正後の発明の「ターゲット」に相当する。
　引用発明において，画像を「処理装置に送る」ということは，引用発明の処理方法のために，画像を処理装置に「提供する」ことといえる。
　引用発明の「追跡」が補正後の発明の「トラッキング」に相当することは明らかである。
　引用発明の「人間」は，追跡される対象であるから，「オブジェクト」ということができる。
　よって，引用発明の構成要件ａ「移動物体の画像を処理装置に送ることと，ここで，前記移動物体は，追跡される人間であり，」は，補正後の発明の構成要件Ａ「ターゲットの画像を提供することと，ここで，前記ターゲットは，トラッキングされるべきオブジェクトである，」に相当する。
（３−２）補正後の発明の構成要件Ｂと引用発明の構成要件ｂとの対比
　引用発明の「動きの影響を受けにくい部分を識別すること」についてみるに，上記（２−１−２）エの段落【００３１】及び【００３２】には，手や足など動きのある部分では，異なる時間で移動物体の対応をとる際に，一致しない場所が出てくるため，こうした部分で比較照合しないようにすることについて記載されているから，引用発明において，「動きの影響を受けにくい部分」は追跡するのに好ましい部分であり，それ「以外の部分」は追跡するのに「好ましくない部分」ということができる。そして，動きの影響を受けにくい部分を「識別する」ということは，同時に，動きの影響を受けにくい部分「以外の部分」，すなわち「好ましくない部分」を「識別する」ことにもなるといえる。
　
　よって，引用発明の構成要件ｂ「前記移動物体の，動きの影響を受けにくい部分を識別することと，」は，補正後の発明の構成要件Ｂ「前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと，」に相当する。
（３−３）補正後の発明の構成要件Ｃと引用発明の構成要件ｃとの対比
　引用発明の「前記動きの影響を受けにくい部分のためのマスクパターン」は，上記（３−２）の検討を踏まえると，追跡，すなわちトラッキングするのに好ましい部分に適用され，その適用された部分をトラッキングに利用する領域として特定するためのものといえる。他方，補正後の発明の「前記好ましくない部分のための画像マスク」は，補正後の発明の構成要件Ｅを踏まえると，トラッキングするのに「好ましくない部分」に適用され，その適用された部分をトラッキングに利用しない領域として特定するためのものといえる。
　したがって，引用発明の前記「マスクパターン」はトラッキングするのに「好ましい部分」に適用されるものであるのに対し，補正後の発明の前記「画像マスク」は，トラッキングするのに「好ましくない部分」に適用されるものである点で相違する。
　一方，上記（３−２）の検討を踏まえると，トラッキングするのに好ましい部分を特定することは，同時に，トラッキングするのに好ましくない部分を特定することにもなるから，引用発明の前記「マスクパターン」と，補正後の発明の前記「画像マスク」とは，トラッキングするのに「好ましくない部分を特定するためのもの」である点で共通する。
　ここで，引用発明におけるマスクパターンの「作成」は，マスクパターンの「生成」と同義である。
　よって，引用発明の構成要件ｃと，補正後の発明の構成要件Ｃとは，「前記好ましくない部分を特定するためのものを生成する」点で共通し，前記「好ましくない部分を特定するためのもの」が，引用発明では，「マスクパターン」という，トラッキングするのに好ましい部分に適用されるものであるのに対し，補正後の発明では，「画像マスク」という，トラッキングするのに好ましくない部分に適用されるものである点で相違する。
（３−４）補正後の発明の構成要件Ｄと引用発明の構成要件ｄとの対比
ア　上記（３−１）で検討したように，引用発明の「移動物体」は，補正後の発明の「ターゲット」に相当する。
イ　引用発明の「濃淡パターン」を用いた追跡処理と，補正後の発明の「特徴のセット」を用いたトラッキングとは，対象物の追跡を行う手法を異にするものであるが，引用発明の「濃淡パターン」と，補正後の発明の「特徴のセット」又は各「特徴」とは，対象物の追跡のための「照合情報」という点では共通する。
　また，引用発明における，濃淡パターンの「データ」は，補正後の発明における，特徴の「データセット」と，照合情報の「データ」という点で共通する。
ウ　ここで，引用発明において，移動物体の濃淡パターンを抽出することは，当該移動物体の一部ではなく，全部についての濃淡パターンを抽出することであるから，マスクパターン外の部分，すなわち，「マスクされていないエリア」からも前記抽出をしているといえ，また，「すべてのエリアから」，前記抽出をしているということができる。
エ　上記（３−３）で検討したように，引用発明の「前記マスクパターン」と，補正後の発明の「前記画像マスク」とは，トラッキングするのに「好ましくない部分を特定するためのもの」である点で共通し，引用発明では，トラッキングするのに好ましい部分に適用されるものであるのに対し，補正後の発明では，トラッキングするのに好ましくない部分に適用されるものである点で相違する。
オ　上記イの検討を踏まえると，引用発明における「前記濃淡パターン」は，前記濃淡パターンのデータにより示されている濃淡パターン，すなわち，「前記濃淡パターンのデータ内の濃淡パターン」ということができ，補正後の発明の「前記特徴のデータセット内の特徴の前記セット」と，前記照合情報の前記データ内の前記照合情報，すなわち，「前記照合情報」という点で共通する。
カ　上記（３−２）の検討を踏まえると，引用発明における，前記濃淡パターンを，「前記動きの影響を受けにくい部分に限定して照合範囲とすること」は，追跡処理に当たり「前記動きの影響を受けにくい部分」以外の部分を除外すること，すなわち，「前記好ましくない部分を除外すること」といえる。
キ　補正後の発明における，（ア）「前記ターゲットの画像上に前記画像マスクをオーバーレイすることと，前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから特徴を抽出することとを」，「または」，（イ）「前記ターゲットの画像のすべてのエリアから特徴を抽出することと，前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記特徴を除外することとを」，という択一的記載で示された事項についてみると，補正後の発明は，上記（ア）の構成要件を備えたものであっても，上記（イ）の構成要件を備えたものであってもよいといえる。
　そこで，以下，上記（イ）の構成要件について検討する。
　上記イ及びカの検討を踏まえると，引用発明における，「前記動きの影響を受けにくい部分に前記濃淡パターンを限定して照合範囲とする」ことは，補正後の発明の「前記好ましくない部分から抽出された前記特徴を除外すること」と，「前記好ましくない部分から抽出された照合情報を除外すること」という点で共通する。
　したがって，引用発明の「前記移動物体の画像の濃淡パターンを抽出し，前記マスクパターンを使用して前記動きの影響を受けにくい部分に前記濃淡パターンを限定して照合範囲とすること」と，上記（イ）の構成要件とは，上記ア，イ，ウ，エ及びカの検討も踏まえると，「前記ターゲットの画像のすべてのエリアから照合情報を抽出することと，前記画像マスクを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記照合情報を除外すること」において共通する。
ケ　よって，引用発明の構成要件ｄと，補正後の発明の構成要件Ｄとは，「前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから照合情報を抽出して照合情報のデータを作成し，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用して前記ターゲットのための前記照合情報から前記好ましくない部分を除外することと，ここにおいて，前記ターゲットの画像から前記照合情報を抽出して前記ターゲットのための前記照合情報のデータを作成し，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用することは，前記ターゲットの画像のすべてのエリアから照合情報を抽出することと，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記照合情報を除外することとを，備える，」点で共通し，以下の点で相違する。
（ア）前記「照合情報」が，引用発明では「濃淡パターン」であるのに対し，補正後の発明では「特徴のセット」である点
（イ）前記「データ」が，引用発明では，濃淡パターンの「データ」であるのに対し，補正後の発明では，特徴の「データセット」である点
（ウ）前記「好ましくない部分を特定するためのもの」が，引用発明では，「マスクパターン」という，トラッキングするのに好ましい部分に適用されるものであるのに対し，補正後の発明では，「画像マスク」という，トラッキングするのに好ましくない部分に適用されるものである点
（３−５）補正後の発明の構成要件Ｅと引用発明の構成要件ｅとの対比
　上記（３−１）で検討したように，引用発明の「移動物体」，「追跡」は，それぞれ，補正後の発明の「ターゲット」，「トラッキング」に相当する。
　引用発明における「マスクパターンの部分」は，マスクされているエリアということができ，補正後の発明における「マスクされていないエリア」と，「特定のエリア」という点で共通する。
　上記（３−４）イの検討を踏まえると，引用発明の「濃淡パターン」と，補正後の発明の「特徴のセット」とは，「照合情報」という点で共通する。
　よって，引用発明の構成要件ｅと，補正後の発明の構成要件Ｅとは，「前記ターゲットの画像の特定のエリアについての前記照合情報を使用して，取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングすることと，を備える」点で共通し，以下の点で相違する。
（ア）前記照合情報を使用する「特定のエリア」について，引用発明が「マスクパターンの部分」，すなわち，マスクされたエリアであるのに対し，補正後の発明が「マスクされていないエリア」である点
（イ）前記「照合情報」が，引用発明では「濃淡パターン」であるのに対し，補正後の発明では「抽出」された「特徴のセット」である点
（３−６）補正後の発明の構成要件Ｆと引用発明の構成要件ｆとの対比
　引用発明の「方法」は，上記（３−４）及び（３−５）において示した相違を除き，補正後の発明の「方法」に相当するものといえる。
（３−７）まとめ
　上記（３−１）から（３−６）までに示した対比結果に基づき，補正後の発明と，引用発明との間の一致点と相違点をまとめると，以下のとおりである。
（一致点）
「ターゲットの画像を提供することと，ここで，前記ターゲットは，トラッキングされるべきオブジェクトである，
　前記ターゲットの好ましくない部分を識別することと，
　前記好ましくない部分を特定するためのものを生成することと，
　前記ターゲットの画像のマスクされていないエリアから照合情報を抽出して照合情報のデータを作成し，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用して前記ターゲットのための前記照合情報から前記好ましくない部分を除外することと，ここにおいて，前記ターゲットの画像から前記照合情報を抽出して前記ターゲットのための前記照合情報のデータを作成し，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用することは，前記ターゲットの画像のすべてのエリアから照合情報を抽出することと，前記好ましくない部分を特定するためのものを使用して前記好ましくない部分から抽出された前記照合情報を除外することとを，備える，
　前記ターゲットの画像の特定のエリアについての前記照合情報を使用して，取り込まれた画像において前記ターゲットをトラッキングすることと，
　を備える方法」
（相違点１）
　前記「照合情報」が，引用発明では「濃淡パターン」であるのに対し，補正後の発明では「抽出」された「特徴のセット」である点
（相違点２）
　前記照合情報の「データ」が，引用発明では，濃淡パターンの「データ」であるのに対し，補正後の発明では，特徴の「データセット」である点
（相違点３）
　トラッキングするのに「好ましくない部分を特定するためのもの」が，引用発明では，「マスクパターン」という，トラッキングするのに好ましい部分に適用されるものであるのに対し，補正後の発明では，「画像マスク」という，トラッキングするのに好ましくない部分に適用されるものである点
（相違点４）
　前記照合情報を使用する「特定のエリア」について，引用発明が「マスクパターンの部分」，すなわち，マスクされたエリアであるのに対し，補正後の発明が「マスクされていないエリア」である点
（４）当審の判断
ア　上記（相違点１）及び（相違点２）について
　引用発明は，移動物体の存在を認識し，その追跡をするに当たり，画像の濃淡パターンを用いるものである。
　他方，上記（２−２−４）に示したように，画像から抽出された特徴のセットを用いてターゲットを認識することは，本願出願前における周知技術である。
　引用発明と，上記周知技術とは，画像中のターゲットを画像処理により認識する点で共通する。さらに，上記（２−２−４）の周知例３，４に示されているように，対象物中に，追跡に不適当な部分が存在することは，周知の課題であり，当該課題を解決するものである点においても，引用発明と，上記周知技術とは共通する。
　よって，前記「照合情報」として，引用発明の「濃淡パターン」に代えて，周知の「特徴のセット」を用いることとし，それに伴い，追跡処理を行うために用いる前記照合情報の「データ」を，特徴の「データセット」とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
イ　上記（相違点３）及び（相違点４）について
　引用発明では，トラッキングに用いる部分を覆うことに対し，「マスク」という概念を用い，トラッキングするのに好ましい部分に対して「マスクパターン」を適用している。他方，補正後の発明では，トラッキングに用いない部分を覆うことに対し，「マスク」という概念を用い，トラッキングするのに好ましくない部分に「画像マスク」を適用している。
　この「マスク」の概念の違いに起因して，引用発明では，マスクパターンの部分が，対象物の追跡を行うための部分であるのに対し，補正後の発明では，マスクされたエリアを除いた部分が，対象物の追跡を行うための部分である点で，両者は相違している。
　しかしながら，対象物の追跡を行う部分と，行わない部分とを設定した場合において，対象物の追跡を行うために用いない部分を，マスクされたものとして定義するか，対象物の追跡を行うために用いる部分を，マスクされたものとして定義するかは，相対的なことにすぎず，いずれの理解に立って発明を構成するかは，当業者が適宜選択し得た事項にすぎない。
　そうすると，トラッキングするのに「好ましくない部分を特定するためのもの」として，引用発明の「マスクパターン」という，トラッキングするのに好ましい部分に適用されるものに代えて，トラッキングするのに好ましくない部分に適用される，すなわち，「前記好ましくない部分のため」の，「画像マスク」を採用し，それに伴い，移動物体の追跡のための前記照合情報を利用する「特定のエリア」について，引用発明の「マスクパターンの部分」を，「マスクされていないエリア」とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
ウ　さらに，補正後の発明の作用，効果も，引用発明及び引用例２記載の技術事項から当業者が予測できる範囲のものである。
エ　したがって，補正後の発明は，引用発明及び引用例２記載の技術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るから，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。
４　結語
　以上のとおり，本件補正は，補正後の発明が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から，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合していない。
　したがって，本件補正は，同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
第３　本願発明について
１　本願発明
　本件補正は，上記のとおり却下されたので，本願発明は，上記「第２　補正却下の決定」の「１　本願発明と補正後の発明」の項で「本願発明」として認定したとおりである。
２　引用発明
　引用発明及び周知技術は，上記「第２　補正却下の決定」の「３　独立特許要件について」における「（２）引用発明及び周知技術」の項で認定したとおりである。
３　対比及び判断
　そこで，本願発明と引用発明とを対比するに，本願発明は，上記「第２　補正却下の決定」の「１　本願発明と補正後の発明」において認定した「補正後の発明」から本件補正の補正箇所に係る限定事項を省いたものである。
　そうすると，本願発明の構成に本件補正の補正箇所に係る限定事項を付加した「補正後の発明」が，上記「第２　補正却下の決定」の「３　独立特許要件について」において検討したとおり，引用発明及び周知技術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，補正後の発明から本件補正の補正箇所に係る限定事項を省いた本願発明も，同様の理由により，当業者が容易に発明をすることができたものである。
第４　むすび
　以上のとおり，本願発明は，引用発明及び周知技術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。
　したがって，その他の請求項に係る発明について検討するまでもなく，本願は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。