認識手法は``認識図"によって表される．認識図とは，ツリーを表す複数のモデルを一般化するものとする． 図3.2のように，認識図は，仮定の証明と同様，仮定の生成をコントロールする． ここで，大前提として，画像のデータは対象のモデルと，ピッタリマッチさせる必要はない． しかし，対象モデルによる制約の下において，中間レベルの仮定として表される，画像データの概形のシーケンスが多く形成される． 従って，認識図は，仮定の証明によってインターリーブされた，代表的な変換のシーケンスとしてビジョンをモデル化する． 仮定の特徴の価値に基づいた，そのレベルの，どの仮定が定義的に拒否されるのかを決定する，決定ツリーを用いると， 認識図の各レベルは，中間レベルの仮定の1つ (ブラックボードシステムのにおける，抽象の1つ) と一致する． 拒否されることのない仮定は，証明されており，目標レベルの仮定が生成されるまで， 証明された仮定は，何度も，より抽象的な仮定に変換され続ける．