En este trabajo, presentamos un método de emparejamiento de nube de puntos no rígida basado en una estructura invariante para la deformación facial. Nuestro trabajo está guiado por las necesidades realistas de la reconstrucción facial 3D y la retopología, que necesitan críticamente soporte para calcular la correspondencia entre modelos deformables. Nuestro trabajo realiza tres contribuciones principales: Primero, proponemos un enfoque para normalizar las características de la estructura global de caras expresivas utilizando propiedades del espacio de textura, lo que disminuye la magnitud de variación de los puntos de referencia faciales. Segundo, realizamos una modificación al descriptor tradicional de contexto de forma para resolver el problema de desajuste cruzado regional. Tercero, recopilamos un conjunto de datos con diversas expresiones. Se realizaron estudios de ablación y experimentos comparativos para investigar el rendimiento del trabajo anterior. En casos de deformación facial, nuestro método logró una precisión del 99.89% en nuestro conjunto de datos de caras caseras, mostrando un rendimiento superior sobre algunos otros algoritmos populares. De esta manera, puede ayudar a los modeladores a construir humanos digitales más fácilmente basándose en la correspondencia estimada de los puntos de referencia faciales, ahorrando mucho trabajo y tiempo.