لقد أصبحت تقنية الانحدار الخريطة الحرارية (HR) واحدة من الأساليب الرئيسية لمحاذاة الوجه، وقد حققت نتائج واعدة في بيئات محددة. ومع ذلك، عندما تعاني صورة الوجه من تباينات وضعية كبيرة وإغلاق شديد وأضاء معقدة، تنخفض أداء طرق HR بشكل كبير بسبب الدقة المنخفضة للخرائط الحرارية للمعلمات المولدة واستبعاد المعلومات الترتيبية العليا الهامة التي يمكن استخدامها لتعلم خصائص أكثر تمييزًا. لحل مشكلة محاذاة الوجوه ذات الزوايا الكبيرة جدًا والإغلاق الشديد، يقترح هذا البحث طريقة الانحدار الفرعي للخريطة الحرارية (HSR) ونموذج متعدد الترتيبات يدرك الهندسة المتقاطعة (MCG)، والتي يتم دمجها بسلاسة في شبكة الساعة الرملية عالية الدقة متعددة الترتيبات (MHHN) الجديدة. تم اقتراح طريقة HSR لتحقيق كشف المعلمات بدقة عالية من خلال خسارة الكشف الفرعي المُصممة بعناية (SDL) وتقنية الكشف الفرعي (SDT). وفي الوقت نفسه، يمكن للنموذج MCG استخدام المعلومات المتعددة الترتيبات المقترحة لتعلم تمثيلات أكثر تمييزًا بهدف تعزيز قيود الهندسة الوجهية والمعلومات السياقية. حسب علم الباحثين، هذه هي أول دراسة تستكشف الانحدار الفرعي للخريطة الحرارية لأجل محاذاة الوجه القوية والدقيقة عاليًا. تظهر النتائج التجريبية من مجموعات بيانات مرجعية صعبة أن نهجنا يتفوق على أفضل الأساليب الموجودة في الأدب العلمي.