تمثّل التعرف على الوجه في البيئات غير المُحدَّدة تحديًا بحثيًا مستمرًا. وعلى الرغم من أن العديد من العوامل المؤثرة في التعرف على الوجه، مثل الوضعية وانخفاض الدقة، قد حظيت باهتمام كبير، إلا أن "الإخفاء" يُعدّ من العوامل المؤثرة الأكثر تعقيدًا في هذا المجال. ويعود أحد الأسباب الرئيسية لذلك إلى ندرة قواعد البيانات الكبيرة والتمثيلية المُعلَّمة، إلى جانب غياب الخوارزميات الفعّالة التي تعمل بكفاءة في التعامل مع عدة عوامل مؤثرة في مثل هذه البيئات. ولحل مشكلة التعرف على الوجه في حالات الإخفاء، يقترح البحث إطار عمل تعلُّم نشط يُسمّى A2-LINK. يبدأ هذا الإطار بنموذج لتعلم الآلة للتعريف بالوجه، ثم يقوم بتحديد عينات تدريب ذكية من المجال المستهدف لوضع العلامات عليها، ويُعدّل النموذج باستخدام أنواع مختلطة من الضوضاء، مثل الضوضاء المُعاكسة، بهدف تحسين أدائه في ظل وجود الإخفاء وغيابه على حد سواء. وأظهرت النتائج التجريبية فعالية الإطار المقترح وقدرته على التعميم على مجموعتي بيانات DFW وDFW2019، باستخدام نماذج حديثة لاستخلاص الميزات قائمة على التعلم العميق مثل LCSSE وArcFace وDenseNet.