لقد لاقت معالجة الوجه (Face Parsing) اهتمامًا متزايدًا مؤخرًا بفضل إمكاناتها التطبيقيّة الكثيرة، مثل تطبيق المكياج على الوجه وإنشاء صور وجوه. في هذه الورقة، نقدم مساهمات في مهمة معالجة الوجه من جهتين. أولاً، نطوّر إطارًا فعّالًا للغاية لتصنيف الصور حسب البكسلات (Pixel-level) في الوجه، وننشئ مجموعة بيانات جديدة وواسعة النطاق تُسمى "LaPa" (Landmark-guided face Parsing)، والتي تتضمن أكثر من 22,000 صورة للوجوه، وتمتاز بتنوع كبير في التعبيرات والوضعية والاحتقان (الإغلاق الجزئي)، وتُزوّد كل صورة فيها بخريطة تسمية حسب البكسلات بتصنيف 11 فئة، بالإضافة إلى 106 نقطة موضعية (Landmarks). تُتاح هذه المجموعة للجمهور بشكل مفتوح لتعزيز تقدّم مجال معالجة الوجه. ثانيًا، نقترح طريقة فعّالة ومبسطة تُسمى "التصنيف الشمولي الموجه بالحدود" (Boundary-Attention Semantic Segmentation - BASS)، والتي تعتمد على شبكة ثلاثية الفروع مصممة بدقة مع دوال خسارة مطوّرة للاستفادة الكاملة من المعلومات الحدودية. أظهرت التجارب الواسعة على معيارنا LaPa، وكذلك على مجموعة البيانات العامة Helen، تفوق الطريقة المقترحة مقارنةً بالطرق السابقة.