Nous présentons un nouvel algorithme d'alignement facial sensible aux contours en utilisant les lignes de contour comme structure géométrique du visage humain pour aider à la localisation des points de repère faciaux. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur les cartes de chaleur et les méthodes basées sur la régression, notre approche dérive les points de repère faciaux des lignes de contour, ce qui élimine les ambiguïtés dans la définition des points de repère. Ce travail explore et répond à trois questions : 1. Pourquoi utiliser les contours ? 2. Comment utiliser les contours ? 3. Quelle est la relation entre l'estimation des contours et la localisation des points de repère ?Notre algorithme d'alignement facial sensible aux contours atteint une erreur moyenne de 3,49 % sur l'ensemble complet 300-W, surpassant largement les méthodes de pointe actuelles. Notre méthode peut également facilement intégrer des informations provenant d'autres jeux de données. En utilisant les informations de contour du jeu de données 300-W, notre méthode atteint une erreur moyenne de 3,92 % avec un taux d'échec de 0,39 % sur le jeu de données COFW, et une erreur moyenne de 1,25 % sur le jeu de données AFLW-Full. De plus, nous proposons un nouveau jeu de données WFLW pour unifier l'entraînement et le test selon différents facteurs, y compris les poses, les expressions, l'éclairage, le maquillage, les occultations et la flou (blurriness). Le jeu de données et le modèle seront disponibles publiquement à l'adresse suivante : https://wywu.github.io/projects/LAB/LAB.html