そこで本稿では高解像度と低解像度画像の両方を効果的に学習・識別に利用し た顔認識アルゴリズムの実現を最終目標とし，そのための基礎検討の結果を示す． そのために，Randomized Decision Treesを用いた顔認識アルゴリズムを設計し， 一般に公開されているテストデータにより評価実験を行う．
Randomized Decision Treesは顔認識を含む，多クラス識別を実現するために 用いられる機械学習アルゴリズムの1種である．Randomized Decision Treesを 構成する識別器は木構造を基にしているため，根に近いノードでは高解像度画像 と低解像度画像に共通する特徴量を評価し，葉に近いノードでは高解像度画像で 有効な特徴量を評価するようにすれば，高解像度画像と低解像度画像の両方を考 慮した学習が実現でき，限られた学習データからでも高い精度で識別が可能にな ると期待される．