本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成，首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中，捕获表情变化引起的面部显著性区域，实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中，实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控，从而提高饲料消化率和利用率，提高生长速度，提高出产效益。