في هذه الورقة، نقدم إطارًا بسيطًا وفعالًا يُدعى الشبكات العميقة المتكيفة مع الانسداد (ODN) بهدف معالجة مشكلة الانسداد في كشف نقاط الأنسجة الوجهية. في هذا النموذج، يتم استنتاج احتمال الانسداد لكل موقع ضمن الميزات عالية المستوى بواسطة وحدة استخلاص يمكن تعلّمها تلقائيًا أثناء تقدير العلاقة بين مظهر الوجه وشكله. يُستخدم احتمال الانسداد كوزن متكيف على الميزات عالية المستوى لتقليل تأثير الانسداد والحصول على تمثيل ميزات نقي. ومع ذلك، لا يمكن لتمثيل الميزات النقي تمثيل الوجه بشكل شامل نظرًا لفقدان الميزات الدلالية. وللحصول على تمثيل ميزات شامل وشامل، يُعدّ من الضروري الاستفادة من وحدة تعلم من الرتبة المنخفضة لإعادة استرجاع الميزات المفقودة. وبما أن الخصائص الهندسية للوجه تسهم في تمكين الوحدة من الرتبة المنخفضة من استرجاع الميزات المفقودة، نقترح وحدة واعية بالهندسة لاستكشاف العلاقات الهندسية بين المكونات المختلفة للوجه. وبفضل التأثير التآزري الثلاثي للوحدات الثلاث، يحقق الشبكة المقترحة أداءً أفضل مقارنةً بالطرق المتقدمة حديثًا على مجموعات بيانات معيارية صعبة.