깃털 색상은 다양한 가금류 품종을 구별하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 깃털 색상의 특성이 복잡하여 기존의 수동 분류 방법의 신뢰성에 대한 논란이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여 황금 메이화(GM)와 은색 메이화(SM) 깃털 각각 300개의 이미지에서 깃털 질감 특징을 추출했습니다. 비선형 특징은 MLP 층과 활성화 함수를 통해 학습되어 GM과 SM의 분류를 완료했습니다. 최종적으로 깃털 질감 특징을 자동으로 식별하는 방법을 성공적으로 개발했으며, 5배 교차 검증 후 93.71 %의 인식 모델 정확도를 달성했습니다. 이 연구는 깃털 색상 선택의 정밀성과 효율성을 개선하며, 다양한 가금류 종에서 깃털 색상을 체계적으로 분류하는 데 유용한 통찰력을 제공합니다.