اكتشاف معالم الوجه يهدف إلى تحديد النقاط التشريحية المحددة للوجوه البشرية. في هذا البحث، ندرس اكتشاف معالم الوجه من صور وجوه مُعلَّمة جزئيًا. النهج النموذجي هو: (1) تدريب كاشف على الصور المُعلَّمة؛ (2) إنشاء عينات تدريبية جديدة باستخدام توقعات هذا الكاشف كعلامات زائفة للصور غير المُعلَّمة؛ (3) إعادة تدريب الكاشف على العينات المُعلَّمة والعينات الجزئية ذات العلامات الزائفة. بهذه الطريقة، يمكن للكاشف أن يتعلم من البيانات المُعلَّمة وغير المُعلَّمة ليصبح أكثر ثباتًا. في هذا البحث، نقترح آلية تفاعل بين معلم وطالبين اثنين لإنتاج علامات زائفة أكثر موثوقية للبيانات غير المُعلَّمة، والتي تكون مفيدة لاكتشاف معالم الوجه شبه المُشرف عليه. بصفة خاصة، يتم تنفيذ الطالبين ككاشفين مزدوجين. يتعلم المعلم كيفية تقدير جودة العلامات الزائفة التي ينتجها الطالبان وتصفية العينات غير المؤهلة قبل مرحلة إعادة التدريب. بهذه الطريقة، يتلقى كاشفا الطالب ردود فعل من معلمهم ويتم إعادة تدريبهما بواسطة بيانات عالية الجودة تم إنتاجها بأنفسهما. بما أن الطالبين يتم تدريبهما بواسطة عينات مختلفة، فإن الجمع بين توقعاتهما سيكون أكثر ثباتًا كتنبؤ نهائي مقارنة بأي تنبؤ منفرد. أظهرت التجارب الواسعة على مقاييس 300-W وAFLW أن التفاعلات بين المعلم والطلاب تسهم في الاستخدام الأفضل للبيانات غير المُعلَّمة وتحقق أداءً رائدًا في المجال (state-of-the-art).