在奶牛现代化养殖过程中,快速准确地识别奶牛个体对于选配、饲养、产奶量记录等日常管理工作十分重要。随着摄像设备的普及,使得基于图像生物特征实现奶牛个体无接触、无应激的识别成为可能,同时,人工智能技术的发展为奶牛面部个体识别提供了技术支持。本文以养殖场自然环境下的奶牛个体为检测目标,利用深度学习技术开展奶牛面部识别研究,为精准养殖中的奶牛个体识别提供了有效的方法参考。主要工作如下:（1）建立了奶牛面部数据集。利用手持摄像机对包含不同姿态、生育期、光照和泌乳阶段的奶牛进行拍摄,通过视频分帧、图像筛选等一系列预处理,构建了奶牛有耳标注和无耳标注数据集。其中有耳标注数据集包含71类17263幅奶牛面部图像,无耳标注数据集包含95类14740幅奶牛面部图像。（2）以有耳标注的奶牛面部数据为研究对象,提出了一种融合坐标信息的改进YOLO v4奶牛面部识别模型。首先,将坐标注意力机制添加在YOLO v4网络的特征提取层来提升奶牛面部对位置的敏感性,然后在检测头部分添加坐标卷积模块来进一步增强奶牛面部的位置信息,最后采用不同模型对奶牛面部数据集进行识别,并对比了不同遮挡以及不同花色奶牛的识别效果以验证改进模型的识别性能。实验结果显示,改进YOLO v4模型的m AP达到了93.68%,平均帧率达到了19帧/s,检测速度快;改进YOLO v4模型在面部遮挡情况下的m AP为89.43%,可鲁棒地应对不同养殖环境对奶牛面部遮挡的挑战;改进YOLO v4模型在黑色和黑白相间的奶牛面部图像的m AP分别为90.42%和96.45%,表明改进YOLO v4模型具有较强的奶牛面部识别能力。（3）以无耳标注的奶牛面部数据为研究对象,提出了一种融合注意力机制的改进YOLO x-s奶牛面部识别模型。首先,为更好提取奶牛面部特征,在模型的特征融合部分通过迭代注意力特征融合模块来替代原始YOLO x-s模型的部分Concat操作,然后添加金字塔切分注意力模块来提高模型的识别精度。实验结果表明,改进YOLO x-s模型的m AP达到了95.74%,平均帧率达到了23帧/s;在面部遮挡数据集中,改进YOLO x-s模型的m AP达到了90.70%;在不同花色的奶牛面部识别结果中,改进YOLO x-s模型在黑色和黑白相间的奶牛面部图像的m AP分别为93.35%和98.46%,表明改进的YOLO x-s模型能够很好地识别不同环境下具有不同颜色特征的奶牛面部。