깃털 색깔은 다양한 가금류 품종을 구분하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 깃털 색상 특성의 복잡한 특성 때문에 기존 수동 분류 방법의 신뢰성에는 논란이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여 황금 미화(GM)와 은색 미화(SM) 깃털 각각의 300개 이미지에서 깃털 질감 특징을 추출하였습니다. 그 후 비선형 특징은 MLP 레이어와 활성 함수에 의해 학습되어 GM과 SM의 분류를 완료했습니다. 최종적으로 우리는 깃털 질감 특징의 식별을 자동화하는 방법을 성공적으로 개발했으며, 5회 교차 검증 후 93.71%의 인식 모델 정확도를 달성했습니다. 이 연구는 깃털 색상 선택의 정밀성과 효율성을 향상시켜 다양한 가금류 종의 체계적인 깃털 색상 분류에 귀중한 통찰력을 제공합니다.