LFEアルゴリズムの内部において，正しい仮説の例は，従属ツリーとして示される． 従属ツリーは，TPsと，目標レベルの仮定が依存する中間レベルの仮定を記録するAND/ORツリーによって構成されている． 例えば，3次元的な外形の仮定は，幾何学的なマッチングアルゴリズムをによって実現され， 3次元の対象モデルから，2次元画像の線の区分の集合への射影のエラーを最小にする外形を発見する． その場合，仮定の外形は， 図3.5のように画像の線の区分を生成を必要とされる， TPの幾何学的なマッチングと，画像の線の区分に依存する． 一般的に，複数の引き数を必要とするTPsから結果として生じるANDノードと， 1つ以上，余計に同じ仮定を生成するTPが出現させるORノードを用いれば，従属は帰納的になる．
それぞれの従属ツリーは，特殊な仮定を生成する異なる方法を表している． 図3.5による例では，Pose-10が，幾何学的なTPマッチングに適用されることによる場合と， TPの平面的な距離に適用される場合のどちらによっても生成され，少なくとも2つのうち1つは要求されることを示している． さらに，幾何学的なTPマッチングが用いられる場合， 2-D-lineset-2に必ず適用される． それに対し，TPの平面的距離が代わりに用いられるなら，Region-14とOrientation-3 は必ず適用される必要がある．(TPの平面的な距離は，2つの画像に基づいた引き数をとる．)
図3.5のような従属ツリーは，SLSの探索フェーズの間生成される特殊な仮定に当てはまる．
図3.6に示すように，特徴ベクトルを用いて，特殊な仮定を取り除き，
目標レベルの仮定の生成を，より一般化された方式を推定する最初の段階とする．
置換による合理性は，TPsがどの仮定を選ぶべきかという前提条件を有する．
TPが，目標への到達を保証する仮定 
に適用される必要がある場合，
の特徴は，TPの前提条件として，考慮される必要がある．
一般に，仮定は，従属ツリーを満足する前提条件としてのTPsのいかなる集合によっても，生成が保証されている．
従属ツリー 
はANDノードを満足し， の各サブツリーを満足する． の根本はORノードで，
少なくとも， の1つのサブツリーを満足する必要がある．また， の根本はTP 
，そして，
のような前提条件 
を有するリーフノードで，
に含まれている．そして， の前提条件は，
の超集合にマッチするか，それ自体でなければならない．