اكتشاف الوجوه المغطاة هو مهمة اكتشاف صعبة بسبب التغيرات الكبيرة في المظهر التي تسببها الغطاءات المختلفة في العالم الحقيقي. يُقدّم هذا البحث مُكتشف وجه مُدرَّب على الوعي بالغطاءات بشكل معادٍ (AOFD) من خلال اكتشاف الوجوه المغطاة وتقسيم المناطق المغطاة في الوقت نفسه. بوجه خاص، نستخدم استراتيجية تدريب معادية لإنشاء ميزات وجه تشبه الغطاء وتكون صعبة التعرف عليها بواسطة مكتشف الوجه. يتم التنبؤ بماسك الغطاء أثناء اكتشاف الوجوه المغطاة، ويتم استخدام المنطقة المغطاة كمساعدة بدلاً من اعتبارها عائقًا. بالإضافة إلى ذلك، ستؤثر الإشارات الرقابية من فرع التقسيم على الميزات بشكل عكسي، مما يساعد في اكتشاف الوجوه شديدة الغطاء حسب الاقتضاء. نتيجة لذلك، يكون AOFD قادرًا على العثور على الوجوه التي تحتوي على عدد قليل من المعالم الوجهية المكشوفة بثقة عالية جدًا ويحافظ على دقة الاكتشاف المرتفعة حتى بالنسبة للوجوه المحجبة. تُظهر التجارب الواسعة أن AOFD لا يتفوق فقط بشكل كبير على أفضل الأساليب الحالية في مجموعة بيانات اكتشاف الوجوه المغطاة MAFA، بل يحقق أيضًا دقة اكتشاف تنافسية في مجموعات البيانات المرجعية للاكتشاف العام للوجوه مثل FDDB.