أظهرت الطرق الحالية القائمة على التعلم العميق للكشف عن النقاط المرجعية الوجهية أداءً متميزًا. ومع ذلك، فإن هذه الطرق لا تُضمن بشكل صريح الاعتماديات الهيكلية بين نقاط النقاط المرجعية، مما يجعلها غير قادرة على الحفاظ على العلاقات الهندسية بين هذه النقاط، أو التعميم بشكل جيد في الظروف الصعبة أو على بيانات غير مرئية. يقترح هذا البحث طريقة للكشف الهيكلي العميق عن النقاط المرجعية الوجهية، من خلال دمج شبكة تلافيفية عميقة (Convolutional Network) مع مجال راندومي شرطي (Conditional Random Field). ونُظهر من خلالها أداءً متفوقًا مقارنة بالتقنيات الرائدة الحالية في مجال الكشف عن النقاط المرجعية الوجهية، وخاصةً قدرة أفضل على التعميم في مجموعات بيانات صعبة تحتوي على زوايا كبيرة وعوائق تغطية.