自动影响使用视觉提示的识别是对人类和机器之间完全互动的重要任务。可以在辅导系统和人机交互中找到应用程序。朝向该方向的关键步骤是面部特征提取。在本文中，我们提出了一个面部特征提取器模型，由Realey公司提供的野外和大规模收集的视频数据集培训。数据集由百万标记的框架组成，2,616万科目。随着时间信息对情绪识别域很重要，我们利用LSTM单元来捕获数据中的时间动态。为了展示我们预先训练的面部影响模型的有利性质，我们使用Recola数据库，并与当前的最先进的方法进行比较。我们的模型在一致的相关系数方面提供了最佳结果。
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