Wir präsentieren einen neuartigen Ansatz für die Gesichtsalignierung basierend auf einem grob-zu-fein gestuften Shape-Suchverfahren. Im Gegensatz zu herkömmlichen kaskadenförmigen Regressionsansätzen, die mit einer initialen Shape beginnen und diese kaskadenartig verfeinern, startet unser Ansatz mit einer groben Suche im Shape-Raum, der eine Vielzahl unterschiedlicher Formen umfasst, und nutzt die grobe Lösung, um die nachfolgende feinere Suche zu beschränken. Der einzigartige, stufenweise fortschreitende und adaptive Suchprozess i) verhindert, dass die endgültige Lösung aufgrund einer schlechten Initialisierung in lokale Optima gerät – ein häufiges Problem bei kaskadenförmigen Regressionsansätzen – und ii) verbessert die Robustheit gegenüber großen Pose-Variationen. Das vorgestellte Framework erreicht Echtzeit-Leistung und state-of-the-art-Ergebnisse auf verschiedenen Benchmarks, darunter die anspruchsvolle 300-W-Datenbank.