近年，畜産現場の省力化に向けて動画像解析の活用が期待されている．特に黒毛和種の牛は，色や斑紋の個体差が乏しいため，外観特徴に依存しない歩容認証による個体識別に着目する．本研究では，複数物体追跡により検出矩形の移動量に基づいて歩行画像系列を抽出する．その上で，GPS軌跡とのマッチングスコアが高い信頼できる結果のみを選別して正解ラベルを付与し，学習用データセットを自動的に構築する．これを用いて，歩容認証モデルを学習させ，運用時にはGPSを用いずに映像のみによる個体識別を行う．実験では，多様な歩行経路やオクルージョンを含む放牧場環境下における深層学習に基づく歩容認証手法の有効性を検証した．