2020-001875

第２　令和２年２月１２日にされた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］

令和２年２月１２日にされた手続補正（以下、「本件補正」という。）を却下する。

［理由］

１　本件補正の内容

本件補正は、特許請求の範囲についてするものであり、令和１年６月２８日にされた手続補正により補正された補正前の請求項１を、以下の補正後の請求項１とする補正事項を含むものである。（下線は、補正により付加された箇所である。）

〔補正後の請求項１〕

人物を可視光領域において撮像した可視光画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、

赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段と、

を備える検知装置。

２　補正の適否

（１）補正の目的

上記補正事項は、補正前の発明を特定する事項である「人物を撮像した画像」を「人物を可視光領域において撮像した可視光画像」と限定するものであって、補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載される発明の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から、特許法第１７条の２第５項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。

そこで、本件補正後の請求項１に記載される発明（以下、「本件補正発明」という。）が同条第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（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）について、以下、検討する。

（２）独立特許要件

ア　本件補正発明

本件補正発明は、上記補正後の請求項１に記載した事項により特定される以下のとおりのものである。

なお、記号Ａ～Ｃは当審により付した。以下、記号の付された手段や装置を構成Ａ～構成Ｃと称する。

〔本件補正発明〕

Ａ　人物を可視光領域において撮像した可視光画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段

と、

Ｂ　赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段

と、を備える

Ｃ　検知装置。

イ　引用文献

（ア）引用文献１

原査定の拒絶の理由で引用された本願の出願前に頒布された刊行物である、国際公開第２０１４／００４１７９号（以下、「引用文献１」という。）には、次の事項が記載されている。

なお、下線は強調のために当審で付したものである。また、訳は、引用文献１のファミリーの日本語公報である特表２０１５－５２８９４２号公報を参照した。

「[0001] The present disclosure relates to systems and methods for facial verification. In particular, the disclosure relates to systems and methods for detecting a human face and determining whether or not the detected human face is a live human face. 」

（訳：

[0001]　本開示は、顔検証のためのシステムおよび方法に関する。特に、本開示は、人物の顔を検出し、検出された人物の顔が生身の人物の顔であるか否かを決定するためのシステムおよび方法に関する。）

「[0024] Figure 1 illustrates one implementation of a facial verification system1 for verifying that an imaged human face is a live human face. The facial verification system 1 includes a multispectral imaging system 2. The multispectral imaging system 2 can be configured to include a multispectral imaging sensor that can sense a broad band of wavelengths, including at least visible light wavelengths and near infrared (NIR) light wavelengths. The multispectral imaging sensor can be configured to detect light at wavelengths between about 390 nm and about 1400 nm. Of course, the imaging sensor can also be configured to detect a much broader range of wavelengths as well. In some implementations, a charge-coupled device (CCD) can be used as the multispectral imaging sensor. In other implementations, a CMOS imaging sensor can be used as the multispectral imaging sensor.」

（訳：

[0024]　図１は、イメージングされた人物の顔が生身の人物の顔であることを検証するための顔検証システム１の一実装を図示する。顔検証システム１は、マルチスペクトルイメージングシステム２を含む。マルチスペクトルイメージングシステム２は、ブロードバンドの波長を感知することができるマルチスペクトルイメージングセンサを含むように構成され、それは、少なくとも可視光波長および近赤外線（ＮＩＲ）光波長を含む。マルチスペクトルイメージングセンサは、約３９０ナノメートルと約１４００ナノメートルとの間の波長における光を検出するように構成されうる。もちろん、イメージングセンサはまた、より広い範囲の波長も同様に検出するように構成されうる。いくつかの実装において、電荷結合素子（ＣＣＤ）は、マルチスペクトルイメージングセンサとして使用されうる。いくつかの実装において、ＣＭＯＳイメージングセンサは、マルチスペクトルイメージングセンサとして使用されうる。）

「[0026] The facial verification system 1 can further include a memory 3 and a processor 4. The memory 3 and processor 4 are configured to electrically communicate with each other and with the multispectral imaging sensor 2. The facial verification system 1 also has a storage device 5 that is capable of storing various software modules that can be executed by the processor 3. In some implementations, the processor 4 can receive and transmit data to and from the multispectral imaging system 2, and can operate on that data by executing computer-implemented instructions stored in a software module in the storage device 5.」

（訳：

[0026] 顔検証システム１は、メモリ３およびプロセッサ４をさらに含みうる。メモリ３およびプロセッサ４は、互いにおよびマルチスペクトルイメージングセンサ２と電気的に通信するように構成される。顔検証システム１はまた、プロセッサ３（当審注：プロセッサ４の誤記と認める。）によって実行されうる様々なソフトウェアモジュールを記憶することができる記憶デバイス５を有する。いくつかの実装において、プロセッサ４は、マルチスペクトルイメージングセンサシステム２へデータを送信し、またマルチスペクトルイメージングセンサシステム２からデータを受信し、記憶デバイス５内のソフトウェアモジュールに記憶されたコンピュータに実装された命令を実行することによって、そのデータを操作することができる。」　）

「[0028] The storage device 5 further includes a face detection module 13. The face detection module 13 can include software that can detect a human face in an image. In some implementations, the face detection module 13 can use known techniques to detect and verify the geometry of a captured face in an image. In some implementations, the face detection module 13 can be configured to detect the outline of a face, while in other implementations, the face detection module 13 can detect the general region in which a face is located (e.g. , a face located within a particular square or rectangular region). In one implementation, for example, the OKAO Vision Face Sensing Technology, manufactured by OMRON Corporation of Kyoto, Japan, can be used by the face detection module 13. Other implementations of the face detection module 13 are possible and thus embodiments are not limited to any particular method for detecting faces in an image.

[0029] A skin verification module 14 can also be stored in the storage device 5. As will be described in more detail herein, the skin verification module 14 can include computer-implemented instructions for verifying that skin in an image of a human face is live human skin, as opposed to non-live skin generated by an image captured from a photograph or other artificial human face. In some implementations, the skin verification module 14 can also verify that skin on other parts of a human body is live human skin. The storage device 5 also includes a user notification module 15. The user notification module 15 can be configured to notify a user that the detected face is a live or non-live human face. In some implementations, the user notification module 15 is able to notify the user which pixels were determined to be live or non-live skin pixels. Also, as shown in Figure 1, other processing modules 16 can be stored in the storage device 5 as desired for implementing various other functionalities for the system 1.」

（訳：

[0028]　記憶デバイス５は、顔検出モジュール１３をさらに含む。顔検出モジュール１３は、画像内の人物の顔を検出することができるソフトウェアを含みうる。いくつかの実装において、顔検出モジュール１３は、画像内のキャプチャされた顔の形状を検出および検証するために、既知の技法を使用しうる。いくつかの実装において、顔検出モジュール１３は、顔の輪郭を検出するように構成されうるが、他の実装において、顔検出モジュール１３は、顔が位置付けられる一般的な領域（例えば、特定の正方形または長方形の領域内に位置づけられた顔）を検出しうる。ある実装において、例えば、日本の京都にあるオムロン株式会社によって製造されたOKAO Visionセンシング技術（OKAO Vision Sensing Technology）が、顔検出モジュール１３で使用されうる。顔検出モジュール１３の他の実装が可能であり、よって、実施形態は、画像内の顔を検出するための任意の特定の方法に制限されない。

[0029] 肌検証モジュール１４はまた、記憶デバイス５で記憶されうる。本明細書でより詳細に説明されるように、肌検証モジュール１４は、写真または他の人工の人物の顔からキャプチャされた画像によって生成される生身でない肌とは反対に、人物の顔の画像内の肌が生身の人物の肌であることを検証するために、コンピュータに実装された命令を含みうる。ある実装において、肌検証モジュール１４もまた、人物の体の他の部分の肌が、生身の人物の肌であることを検証しうる。記録デバイス５はまた、ユーザ通知モジュール１５を含む。ユーザ通知モジュール１５は、検出された顔が生身または生身でない人物の顔であることをユーザに通知するように構成されうる。ある実装において、ユーザ通知モジュール１５は、どの画素が生身のまたは生身でない肌画素（skin pixels）であると決定されたかを、ユーザに通知することができる。また、図１で示されるように、他の処理モジュール１６は、システム１に関する様々な他の機能性を実装することが望まれる場合、記憶デバイス５に記憶されうる。）

「Multispectral Imaging Overview

[0032] Figure 2 is a flowchart illustrating one implementation of a method 20 for verifying a live human face using multispectral imaging data. In block 21,　multispectral image data is captured. The multispectral image data can comprise image data spanning at least the visible light and NIR spectra. For instance, the image data can be captured by the multispectral imaging system 2 over a wavelength range between about 390 nm and about 1400 nm. By utilizing image data spanning both the visible and NIR wavelengths, richer details of a scene or object can be sensed than if the image data were limited to a narrower spectrum of light. For example, NIR image data can yield smoother surfaces than corresponding visible light image data in some circumstances.

[0033] After the image is captured at block 21, the method 20 moves to a block 22, wherein a human face is detected in the captured image. Any suitable method of face detection can be used to detect the face in the image. For example, as described above, the face detection module 13 can detect details about the geometry of the captured face. Alternatively, the face detection module 13 can detect the general region in which a face lies, such as within a particular box in an image.

[0034] As explained above, however, face detection may not be able to determine whether or not the detected face is a live human face or an artificial reproduction of a face, such as an image captured from a photograph, a mask, a facial module or mold, or any other artificial human face. After detecting a face in block 22, the method 20 moves to a block 23 wherein the facial verification system 1 can verify that the skin on the detected face is live human skin. As discussed in more detail below, a variety of methods can be employed to verify that the skin is live skin.

[0035] The method 20 then moves to a decision block 24 to determine if the detected face is a live human face. There are various ways to determine if the detected face is a live human face. For example, as explained below with respect to Figure 6F, the number of live and non-live skin pixels can be computed. If the number of live skin pixels exceeds a certain threshold number of pixels within the detected face, then it can be determined that the detected face is a live human face. In other embodiments, for each pixel, the probability that the pixel is a live skin pixel can be computed. The number of pixels in which it is more probable that the pixel is live skin than non-live skin can be computed to determine the number of live skin pixels. If there are more live skin pixels than non-live skin pixels (or another threshold), then it can be determined that the face is a live human face.

[0036] If a decision is made that the face is a live face, then the method 20 moves to a block 26 to notify the user that the face is live. If a decision is made that the face is not a live face, then the method 20 moves to a block 25 wherein the user is notified that the face is not a live human face. For example, the user notification module 15 can be implemented to notify the user that the face is a non-live face by way of, e.g. , the user interface 6. As described below, given the image data for a set of pixels in the image, it can be determined whether or not the face as a whole is live or non-live. For example, the detected face could be an image of a reproduction of a human face, such as an image of another photograph. More details on how the system detects whether the face is live or not are described below.」

（訳：

[マルチスペクトルイメージングの概要］

[0032] 図２は、マルチスペクトル画像データを使用して生身の人物の顔を検証するための方法２０の一実装を図示するフローチャートである。ブロック２１において、マルチスペクトル画像データがキャプチャされる。マルチスペクトル画像データは、少なくとも可視光およびＮＩＲスペクトルにわたる画像データを備えうる。例えば、画像データは、約３９０ナノメートルと１４００ナノメートルとの間の波長の範囲にわたって、マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされうる。可視およびＮＩＲ波長の両方にわたる画像データを利用することによって、画像データがより狭い光のスペクトルに制限される場合よりも、景色または物体のより多くの詳細が感知されうる。例えば、ＮＩＲ画像データは、いくつかの状況において、対応する可視光画像データよりもより滑らかな表面をもたらしうる。

[0033] 画像がブロック２１でキャプチャされた後、方法２０は、ブロック２２へと移動し、ここで、人物の顔は、キャプチャされた画像内で検出される。顔検出のいずれかの適切な方法が画像内の顔を検出するのに使用されうる。例えば、上述されたように、顔検出モジュール１３は、キャプチャされた顔の形状について詳細を検出しうる。代替的に、顔検出モジュール１３は、画像内の特定のボックスの中などといった、顔が位置する一般的な領域を検出しうる。

[0034] しかしながら、上述されるように、顔検出は、検出された顔が、生身の人物の顔であるか、あるいは写真からキャプチャされた画像、マスク、顔モジュールまたは顔型、あるいは任意の他の人工の人物の顔のような、人工の顔の複製であるか否かを決定することができないであろう。ブロック２２において顔を検出した後、方法２０は、ブロック２３へと移動し、ここで、顔検証システム１は、検出された顔の肌が生身の人物の肌であることを検証しうる。下記でより詳細に論じられるように、様々な方法が、肌が生身の肌であることを検証するように用いられうる。

[0035] 方法２０は次に、検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定するための決定ブロック２４へと移動する。検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定するための様々な方法がある。例えば、図６Ｆに関して下記で説明されるように、生身および生身でない肌の画素数が計算される。検出された顔内で、生身の肌の画素数が、画素数の特定の閾値を超える場合、検出された顔が生身の人物の顔であると決定されうる。他の実施形態において、各画素について、当該画素が生身の肌画素である確率が計算されうる。生身の肌の画素の数を決定するために、生身でない肌よりも生身の肌である可能性がより高い画素の数が計算されうる。生身でない肌画素（または別の閾値）よりも生身の肌画素がより多くある場合、その顔が生身の人物の顔であると決定されうる。

[0036] 顔が生身の顔であるという決定がなされると、方法２０は次にブロック２６へと移動し、顔が生身であることをユーザに通知する。顔が生身の顔でないという決定がなされると、方法２０は次に、ブロック２５へと移動し、ここで、ユーザは、顔が生身の人物の顔でないことを通知される。例えば、ユーザ通知モジュール１５は、例えば、ユーザインターフェース６の方法によって、顔が生身でない顔であることをユーザに通知するために実装されうる。下記で説明されるように、画像内の画素のセットに関する画像データが与えられると、顔全体が生身であるか、または生身でないかを決定することができる。例えば、検出された顔は、別の写真の画像等のような、人物の顔の複製の画像でありうる。顔が生身であるか否かを、どのようにシステムが検出するかに関するさらなる詳細が、下記で説明される。）

段落０００１の記載によれば、引用文献１には、「人物の顔を検出し、検出された人物の顔が生身の人物の顔であるか否かを決定するためのシステム」に関する技術事項が記載されており、該システムの一実装に関する段落００２４の記載及び該システムの動作の方法の一実装に関する段落００３２から段落００３６の記載（特に、下線部の記載）によれば、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。

なお、記号a～kは、説明のために当審により付したものであり、引用発明の該記号を付した部分を、以下、構成a～構成kと称する。また、対応する段落の番号を[　]で付した。

（引用発明）

a　イメージングされた人物の顔が生身の人物の顔であることを検証するための顔検証システム１であって、[0024]

b　顔検証システム１は、マルチスペクトルイメージングシステム２を含み、マルチスペクトルイメージングシステム２は、ブロードバンドの波長を感知することができるマルチスペクトルイメージングセンサを含むように構成され、それは、少なくとも可視光波長および近赤外線（ＮＩＲ）光波長を含み、約３９０ナノメートルと約１４００ナノメートルとの間の波長における光を検出するように構成され、[0024]

c　顔検証システム１は、メモリ３およびプロセッサ４をさらに含み、[0026]

d　顔検証システム１はまた、プロセッサ４によって実行されうる様々なソフトウェアモジュールを記憶することができる記憶デバイス５を有し、[0026]

e　記憶デバイス５は、顔検出モジュール１３をさらに含み、例えば、オムロン株式会社によって製造されたOKAO Visionセンシング技術が、顔検出モジュール１３で使用され、[0028]

f　肌検証モジュール１４はまた、記憶デバイス５で記憶され、人物の顔の画像内の肌が生身の人物の肌であることを検証するために、コンピュータに実装された命令を含み、[0029]

g　マルチスペクトル画像データを使用して生身の人物の顔を検証するための方法は、[0032]

h　マルチスペクトル画像データがキャプチャされ、マルチスペクトル画像データは、少なくとも可視光およびＮＩＲスペクトルにわたる画像データを備え、約３９０ナノメートルと１４００ナノメートルとの間の波長の範囲にわたって、マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされ、[0032]

i　人物の顔は、キャプチャされた画像内で検出され、顔検出のいずれかの適切な方法が画像内の顔を検出するのに使用され、例えば、顔検出モジュール１３は、画像内の特定のボックスの中などといった、顔が位置する一般的な領域を検出し、[0033]

j　顔検証システム１は、検出された顔の肌が生身の人物の肌であることを検証し、様々な方法が、肌が生身の肌であることを検証するように用いられ、[0034]

k　検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定し、検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定するための様々な方法がある、[0035]

a　顔検証システム１。[0024]

（イ）引用文献２

原査定の拒絶の理由で引用された本願の出願前に頒布された刊行物である、特開２０１４－２７５９７号公報（以下、「引用文献２」という。）には、次の事項が記載されている。なお、下線は強調のために当審で付したものである。

「【００２８】

図１に示すように、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０は、対象領域を撮像する撮像装置１２と、対象領域に光を照射する照明装置１４と、撮像装置１２から出力される画像データを処理するコンピュータ１６と、コンピュータ１６での処理結果を表示するための表示装置１８とを備えている。

【００２９】

撮像装置１２は、対象領域を撮像し、画像信号を生成する撮像部（図示省略）、撮像部で生成されたアナログ信号である画像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）、及びＡ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）を備えている。本実施の形態では、近赤外領域の３つの波長帯（例えば、中心波長８７０ｎｍ、９７０ｎｍ、１０５０ｎｍ、半値幅５０ｎｍ）の各々に対応した画像を撮像することができるマルチバンドカメラを用いる。撮像装置１２の構成については特に限定しないが、各波長帯の画像の全てで光軸及び視野角が揃った画像が撮像される構成が望ましい。例えば、単板式カラーカメラで用いられるＢａｙｅｒフィルタのように画素単位で異なる透過特性を持つフィルタを貼り合わせた構成としてもよいし、プリズムで分光して各波長帯に対応した複数の撮像素子の各々により各波長帯の画像を取得する構成としてもよい。

【００３０】

照明装置１４は、撮像装置１２の視野角内に存在する被写体に向けて近赤外領域の光を照射する。照明光は撮像装置１２の受光可能な波長帯域を含む。照明装置１４は撮像装置１２のシャッターに連動してストロボのように動作し、撮像装置１２では、３つの波長帯毎に、被写体に照明光を照射したときに撮像された画像データ（画像Ｉｐ）と、照明光を照射していないときに撮像された画像データ（画像Ｉｅ）とが取得される。」

「【００４２】

また、画像補正部２６は、輝度値が補正された各波長帯の画像Ｉｅ’を合成したマルチバンド画像を生成し、生成したマルチバンド画像が表示装置１８に表示されるように制御する。」

「【００５２】

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、第１の実施の形態で説明した画像処理装置を適用した物体識別装置について説明する。ここでは、識別対象の物体を人肌（人物の肌）とする場合について説明する。なお、第２の実施の形態に係る物体識別装置において、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

【００５３】

図３に示すように、第２の実施の形態に係る物体識別装置２１０は、撮像装置１２と、照明装置１４と、コンピュータ２１６と、表示装置１８とを備えている。

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【００５４】

コンピュータ２１６は、機能的には、領域設定部２２２と、環境光推定部２２４と、画像から人肌領域を識別する第１識別部２８及び第２識別部３０と、第１識別部２８及び第２識別部３０の識別結果を統合する統合処理部３２とを含んだ構成で表すことができる。なお、第１識別部２８、第２識別部３０、及び統合処理部３２は本発明の識別手段の一例である。

【００５５】

領域設定部２２２は、第１の実施の形態における領域設定部２２と同様に、環境光の影響の強さに応じて複数の領域を設定する。ここでは、環境光の影響が強い領域Ａ及び環境光の影響が弱い領域Ｂの２つの領域を設定するものとする。

【００５６】

環境光推定部２２４は、領域設定部２２２において領域Ａに設定された領域について、第１の実施の形態と同様に、環境光のスペクトルバランスＳを推定する。

【００５７】

第１識別部２８は、領域設定部２２２で領域Ｂに設定された領域について、取得した画像（３波長帯×照明光の有無）の各々にノイズ除去のためのフィルタリング処理を施し、同一波長帯の画像毎にＩｐとＩｅとの照明有無差分画像を生成する。そして、画素単位または小領域単位で、生成した照明有無差分画像の照明有無差分値Ｉλを用いて、下記（４）式及び（５）式に示す波長間差分値Ｉｄ1及びＩｄ2を算出する。

【００５８】

Ｉｄ1＝Ｉ870－Ｉ970 （４）

Ｉｄ2＝Ｉ1050－Ｉ970 （５）

【００５９】

図４に示すように、人肌の分光反射率は９７０ｎｍが最も低く、８７０ｎｍ、１０５０ｎｍでは９７０ｎｍ帯よりも高い。したがって、上記で求めた２つの差分値に対する閾値Ｔｈ1及びＴｈ2を設定し、下記（６）式に示す条件を満たす画素または小領域を人肌領域として識別して、人肌領域を示すフラグを付与する。

【００６０】

Ｉｄ1＞Ｔｈ1　∧　Ｉｄ2＞Ｔｈ2　　　　（６）

【００６１】

第２識別部３０は、画像補正部２６による補正後の画像Ｉｅ’の各領域に対して、下記（７）式及び（８）式に示す波長間差分値Ｉｄ’1及びＩｄ’2を算出し、第１識別部２８と同様に、人肌領域を示すフラグを付与する。

【００６２】

Ｉｄ’1＝Ｉｅ’870－Ｉｅ’970　　　（７）

Ｉｄ’2＝Ｉｅ’1050－Ｉｅ’970　　　（８）

【００６３】

なお、第２識別部３０の処理対象となる領域は環境光の影響が強い領域Ａであるが、環境光の影響が強いほど図４に示すような人肌の分光反射特性が明確に現れ難い場合もある。そこで、Ｔｈ1’＜Ｔｈ1及びＴｈ2’＜Ｔｈ2となる閾値Ｔｈ1及びＴｈ2’を用いて、下記（９）式を人肌領域の識別条件とする。

【００６４】

Ｉｄ’1＞Ｔｈ1’　∧　Ｉｄ’2＞Ｔｈ2’　　　　（９）

【００６５】

統合処理部３２は、第１識別部２８の識別結果と第２識別部３０の識別結果とを統合する。領域Ａと領域Ｂとに重複がなければ、人肌領域のフラグが付いた画素または小領域を抽出及び合成することにより、識別結果を統合することができる。領域Ａと領域Ｂとに重複がある場合には、人肌領域のフラグが付いた画素または小領域の論理和や論理積をとる形で合成してもよいし、環境光の影響の強さや領域の面積、領域内での環境光スペクトルのバラつきなどに基づいて、人肌領域の識別結果の信頼性を判定して統合するようにしてもよい。画素単位で人肌領域のフラグを付与した場合には、ノイズの多い統合結果となるため、膨張・縮退処理などによりノイズを除去したものを最終の識別結果としてもよい。」

「【図３】

」

「

」

段落００３０、段落００５４～段落００５５、段落００５７～段落００６０の下線部によれば、画像から人肌領域を識別する第１識別部２８は、環境光の影響が弱い領域Ｂに設定された領域について、取得した画像（３波長帯（８７０ｎｍ帯、９７０ｎｍ帯、１０５０ｎｍ帯）×照明光の有無（被写体に照明光を照射したときに撮像された画像データ（画像Ｉｐ）、照明光を照射していないときに撮像された画像データ（画像Ｉｅ））＝６枚の画像）の同一波長帯の画像毎にＩｐとＩｅとの照明有無差分画像（３波長帯の３枚の差分画像）を生成し、画素単位または小領域単位で、生成した照明有無差分画像の照明有無差分値Ｉλ（Ｉ870、Ｉ970、Ｉ1050）を用いて、波長間差分値Ｉｄ1＝Ｉ870－Ｉ970（４）及びＩｄ2＝Ｉ1050－Ｉ970（５）を算出し、図４に示すように、人肌の分光反射率は９７０ｎｍが最も低く、８７０ｎｍ、１０５０ｎｍでは９７０ｎｍ帯よりも高いので、求めた２つの差分値（Ｉｄ1、Ｉｄ2）に対する閾値Ｔｈ1及びＴｈ2を設定し、Ｉｄ1＞Ｔｈ1　∧　Ｉｄ2＞Ｔｈ2（６）との条件を満たす画素または小領域を人肌領域として識別する。

さらに、図３、段落００４２、段落００５４、段落００６１～段落００６４の下線部によれば、画像から人肌領域を識別する第２識別部３０は、環境光の影響が強い領域Ａに設定された領域について、輝度値を補正した各波長帯の画像に対して、上記第１識別部２８と同様の処理により人肌領域を識別する。

したがって、引用文献２には、環境光の影響が強い領域Ａに設定された領域についてであるか、環境光の影響が弱い領域Ｂに設定された領域についてであるかに拘わらず、「取得した画像（３波長帯（８７０ｎｍ帯、９７０ｎｍ帯、１０５０ｎｍ帯）×照明光の有無（被写体に照明光を照射したときに撮像された画像データ（画像Ｉｐ）、照明光を照射していないときに撮像された画像データ（画像Ｉｅ））＝６枚の画像）の同一波長帯の画像毎にＩｐとＩｅとの照明有無差分画像（３波長帯の３枚の差分画像）を生成し、画素単位または小領域単位で、生成した照明有無差分画像の照明有無差分値Ｉλ（Ｉ870、Ｉ970、Ｉ1050）を用いて、波長間差分値Ｉｄ1＝Ｉ870－Ｉ970（４）及びＩｄ2＝Ｉ1050－Ｉ970（５）を算出し、求めた２つの差分値（Ｉｄ1、Ｉｄ2）に対する閾値Ｔｈ1及びＴｈ2を設定し、Ｉｄ1＞Ｔｈ1　∧　Ｉｄ2＞Ｔｈ2（６）との条件を満たす画素または小領域を人肌領域として識別する方法」が記載されていると認められる。

（ウ）引用文献３

本願の出願前に頒布された刊行物である、「ユビキタスネットワーク社会における組込み顔認識技術　OKAO Vision，桜木　美春，月刊自動認識　第１８巻　第９号，日本工業出版株式会社，２００５年８月２日，ｐ．４４－４８」（以下、「引用文献３」という。）には、次の事項が記載されている。

「

」

ウ　本件補正発明と引用発明との対比

（ア）構成Ａ

引用発明の「顔検証システム１」は、構成dによれば、「記憶デバイス５」を有し、構成eによれば、「記憶デバイス５」は、「顔検出モジュール１３」を含むから、引用発明は、「顔検出モジュール１３」を含む。

構成h、構成iによれば、「マルチスペクトル画像データが・・・マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされ」、「人物の顔は、キャプチャされた画像内で検出され、顔検出のいずれかの適切な方法が画像内の顔を検出するのに使用され、例えば、顔検出モジュール１３は、画像内の特定のボックスの中といった、顔が位置する一般的な領域を検出」するから、引用発明が含む「顔検出モジュール１３」は、マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされた画像内で人物の顔が位置する一般的な領域を検出するための手段である。

また、上記マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされた画像は、画像内で人物の顔を検出するための人物の顔を含んだ画像であるから、人物を撮像した画像である。

したがって、引用発明が含む「顔検出モジュール１３」は、人物を撮像した画像内で人物の顔の領域を検出するための手段である。

そうすると、本件補正発明と引用発明は、「Ａ’人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段」を備える点で共通する。

しかしながら、人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段が、本件補正発明は、「人物を可視光領域において撮像した可視光画像から」検出するのに対し、引用発明は、構成h、構成iによれば、人物の顔は、「少なくとも可視光およびＮＩＲスペクトルにわたる画像データを備え、約３９０ナノメートルと１４００ナノメートルとの間の波長の範囲にわたって、マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされ」た「マルチスペクトル画像データ」から検出するものであり、キャプチャされた画像データの波長の範囲に可視光も含まれるが「可視光画像」に明示的に限定はされていない点で両者は一応相違する。

（イ）構成Ｂ

引用発明は、構成j、構成Kによれば、「検出された顔の肌が生身の人物の肌であることを検証し」、「検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定する」するものであり、この「検出された顔」とは、構成e、構成iの「顔検出モジュール１３」が検出する「例えば、画像内の特定のボックスの中などといった、顔が位置する一般的な領域」のことであるから、引用発明は、検出した人物の顔領域が生身の人物の肌であるか否かを判定する手段を備えているといえる。

したがって、本件補正発明と引用発明は、「Ｂ’前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段」を備える点で共通する。

しかしながら、前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段が、本件補正発明は、「赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、」判定するのに対し、引用発明は、そのような限定はされていない点で両者は相違する。

（ウ）構成Ｃ

引用発明は、構成h、構成i、構成j、構成kによれば、「マルチスペクトル画像データがキャプチャされ」、「人物の顔は、キャプチャされた画像内で検出され」、「検出された顔の肌が生身の人物の肌であることを検証し」、「検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを決定する」、「顔検証システム」であるから、検出された顔が生身の人物の顔であるかどうかを知ることができる検知装置といえるものである。

したがって、本件補正発明と引用発明は、「検知装置」である点で一致する。

（エ）一致点、相違点

以上のことをまとめると、本件補正発明と引用発明の一致点及び相違点は、次のとおりである。

〔一致点〕

Ａ’人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段

と、

Ｂ’前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段

と、を備える

Ｃ　検知装置。

〔相違点〕

相違点１

人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段が、本件補正発明は、「人物を可視光領域において撮像した可視光画像から」検出するのに対し、引用発明は、「少なくとも可視光およびＮＩＲスペクトルにわたる画像データを備え、約３９０ナノメートルと１４００ナノメートルとの間の波長の範囲にわたって、マルチスペクトルイメージングシステム２によってキャプチャされ」た「マルチスペクトル画像データ」から検出するものであり、キャプチャされた画像データの波長の範囲に可視光も含まれるが「可視光画像」に明示的に限定はされていない点。

相違点２

前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段が、本件補正発明は、「赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、」判定するのに対し、引用発明は、そのような限定はされていない点。

エ　当審の判断

（ア）相違点１について

引用発明では、構成eによれば、「例えば、オムロン株式会社によって製造されたOKAO Visionセンシング技術が、顔検出モジュール１３で使用され」る。

この「オムロン株式会社によって製造されたOKAO Vision」について、引用文献３の第４５頁左欄下の「組込み顔認識技術OKAO Vision(R)(当審注：(R)は、〇にＲを表す)の概要」には、「OKAO Vision(R)は、「顔認識技術」・・・で構成され・・・カメラなどの入力により得られた顔画像から顔の位置（顔がどこにあるのか）を検出する技術。」（第４５頁左欄下から２行－中欄第７行）と記載され、「第１表にOKAO Vision(R)の仕様・・を示す。」（同頁右欄第８行－第１１行）として「第１表　組込み顔認識技術の仕様」に、項目「入力画像」の仕様が「QVGA(320×240ピクセル)　8bitグレースケール/24bit　RGB画像」と記載されている。

ここで、「RGB画像」は、赤緑青という可視光領域において撮像した可視光画像であるから、「オムロン株式会社によって製造されたOKAO Vision(R)」は、可視光領域において撮像した可視光画像から人物の顔領域を検出する技術であるといえる。

そうすると、引用発明は、可視光領域において撮像した可視光画像から人物の顔領域を検出する技術が、「顔検出モジュール１３で使用され」るものであるから、引用発明は、本件補正発明と、「人物を可視光領域において撮像した可視光画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段」を備える点で一致しているといえ、相違点１は実質的な相違ではない。

（イ）相違点２について

引用発明は、構成jによれば、「顔検証システム１は、検出された顔の肌が生身の人物の肌であることを検証し、様々な方法が、肌が生身の肌であることを検証するように用いられ」るものである。

上記「様々な方法が、肌が生身の肌であることを検証するように用いられ、」との記載によれば、引用発明における、肌が生身の肌であることを検証する方法としては、様々な公知の方法が採用し得るといえる。

一方、上記「イ（イ）引用文献２」で述べたように、肌が生身の肌であることを検証する（すなわち、人肌領域を識別する）公知の方法のひとつとして、引用文献２には、「取得した画像（３波長帯（８７０ｎｍ帯、９７０ｎｍ帯、１０５０ｎｍ帯）×照明光の有無（被写体に照明光を照射したときに撮像された画像データ（画像Ｉｐ）、照明光を照射していないときに撮像された画像データ（画像Ｉｅ））＝６枚の画像）の同一波長帯の画像毎にＩｐとＩｅとの照明有無差分画像（３波長帯の３枚の差分画像）を生成し、画素単位または小領域単位で、生成した照明有無差分画像の照明有無差分値Ｉλ（Ｉ870、Ｉ970、Ｉ1050）を用いて、波長間差分値Ｉｄ1＝Ｉ870－Ｉ970（４）及びＩｄ2＝Ｉ1050－Ｉ970（５）を算出し、求めた２つの差分値（Ｉｄ1、Ｉｄ2）に対する閾値Ｔｈ1及びＴｈ2を設定し、Ｉｄ1＞Ｔｈ1　∧　Ｉｄ2＞Ｔｈ2（６）との条件を満たす画素または小領域を人肌領域として識別する方法」が記載されているから、当業者が、引用発明において、引用文献２に記載の方法を採用する動機があるといえる。

また、上記引用発明は、構成ｂによれば、少なくとも近赤外線（ＮＩＲ）光波長を含む約３９０ナノメートルと約１４００ナノメートルとの間の波長における光を検出するように構成されているから、引用文献２に記載された、８７０ｎｍ帯、９７０ｎｍ帯、１０５０ｎｍ帯の赤外線領域の３波長帯の光を用いた、人肌領域を識別する方法を採用することができるものであり、そのことを阻害する要因も見あたらない。

したがって、引用発明において、引用文献２に記載された人肌領域を識別する方法を採用することは当業者が容易に想到し得ることである。

ここで、引用発明に引用文献２の方法を採用した発明における「取得した画像（３波長帯（８７０ｎｍ帯、９７０ｎｍ帯、１０５０ｎｍ帯）×照明光の有無（被写体に照明光を照射したときに撮像された画像データ（画像Ｉｐ）、照明光を照射していないときに撮像された画像データ（画像Ｉｅ））＝６枚の画像）の同一波長帯の画像毎にＩｐとＩｅとの照明有無差分画像（３波長帯の３枚の差分画像）を生成」した照明有無差分画像（３波長帯の３枚の差分画像）が、相違点２における「赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した人物の顔領域の画像」であり、「照明有無差分画像の照明有無差分値Ｉλ（Ｉ870、Ｉ970、Ｉ1050）を用いて、波長間差分値Ｉｄ1＝Ｉ870－Ｉ970（４）及びＩｄ2＝Ｉ1050－Ｉ970（５）を算出し、求めた２つの差分値（Ｉｄ1、Ｉｄ2）に対する閾値Ｔｈ1及びＴｈ2を設定し、Ｉｄ1＞Ｔｈ1　∧　Ｉｄ2＞Ｔｈ2（６）との条件を満たす」との判定が、相違点２における「画像同士を比較することで判定する」ことであるといえることから、引用発明に引用文献２記載の方法を採用した発明は、上記相違点２に係る本件補正発明の構成を具備する。

（ウ）効果について

本件補正発明の奏する効果は、上記容易に想到し得る構成から予測することができるものであり、格別顕著なものということはできない。

（エ）判断のまとめ

以上により、本件補正発明は、引用発明及び引用文献２に記載された技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。

オ　独立特許要件のまとめ

以上のとおりであるから、本件補正発明は、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。

３　本件補正について

以上のとおり、本件補正は、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項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項の規定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。

よって、上記補正却下の決定の結論のとおり決定する。

第３　本願発明について

１　本願発明

令和２年２月１２日にされた手続補正は、上記のとおり却下されたので、本願の請求項１～２０に係る発明は、令和１年６月２８日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１～２０に記載された事項により特定されるものであるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、以下のとおりのものである。

〔本願発明〕

人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、

赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段と、

を備える検知装置。

２　原査定の拒絶の理由の概要

原査定の拒絶の理由の概要は、この出願の請求項１に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において頒布された刊行物である下記の引用文献１に記載された発明及び引用文献２に記載された技術に基づいて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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、というものである。

記

３　引用文献の記載事項

原査定の拒絶の理由で引用された引用文献１の記載事項及び引用発明、並びに、引用文献２の記載事項は、上記「第２　２（２）イ（ア）引用文献１（イ）引用文献２」に記載したとおりである。

４　本願発明と引用発明の対比

本願発明は、上記「第２　２（２）独立特許要件」で検討した本件補正発明の補正により付加された箇所である下線部を削除したものであり、本願発明と引用発明の対比は、該下線部を除いて、上記「第２　２（２）ウ　本件補正発明と引用発明との対比」と同様にできるから、本願発明と引用発明の一致点及び相違点は、次のとおりである。

〔一致点〕

人物を撮像した画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、

前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段と、

を備える検知装置。

〔相違点〕

前記人物の顔領域が肌であるか否かを判定する判定手段が、本件補正発明は、「赤外線帯域における複数の波長域の光を用いて撮像した前記人物の顔領域の画像同士を比較することで、」判定するのに対し、引用発明は、そのような限定はされていない点。

５　当審の判断

上記相違点は、上記「第２　２（２）エ（イ）相違点２について」で検討した相違点２と同じものであり、その判断結果も同じものとなる。

したがって、本願発明は、引用発明及び引用文献２に記載された技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。

第４　むすび

以上のとおりであるから、本願発明は、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、その余の請求項に係る発明について論及するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。

よって、結論のとおり審決する。