顔の主要特徴点（Facial Key Points: FKPs）検出は、コンピュータビジョンおよび機械学習分野において重要な課題であり、同時に困難を伴う問題でもあります。この課題は、与えられた顔画像に対して鼻先や目の中点などの主要特徴点の座標を予測することを含みます。本論文では、LeNetを改良した深層畳み込みニューラルネットワーク（Deep CNN）モデルであるNaimishNetを提案し、既存の最先端手法と比較して当該モデルの性能を評価します。