本研究は、２つの特徴量の混在した個体に対する元の特徴量により識別を行う画像認識に関するものであり、その具体的な対象としてミックス犬を採用する。動物医療・福祉の現場における個体の情報がわからないという課題に対し、外見的な推定手法を目指す。手法として、CNNの転移学習を利用し、純血種 8 種類それぞれの特徴プロファイルを構築する。評価対象のミックス犬の特徴ベクトルを全識別器と照合し、類似度を算出する。最もスコアが高い上位 2 種類の純血種を親犬種と推定する「二重の特徴量の推定」の有効性を検証することが目的である。これにより、多様な特徴が混在するミックス犬を推定するシステムの可能性を示す。