本稿では,非分離冗長重複変換(NSOLT)を利用し,顔画像に基づいた構造化辞書学習を提案する.NSOLTはラティス構成に基づく変換であり,対称性・重複性を有する水平垂直非可分な要素画像(アトム)を有する.また,パーセバルタイトフレーム制約を構造的に課すことができる上,任意の有理数倍の冗長度を選択できる.本稿では,NSOLTを構造的制約とする構造化辞書学習により辞書を設計し,任意の顔画像に対して復元性能の高い辞書を設計する.また,提案法と非間引きHaar変換との顔画像復元性能を比較することで,提案辞書の性能を評価する.