本发明公开了一种基于小样本学习的花卉识别系统，包括：数据导入模块，用于加载花卉样本数据并预处理；特征嵌入模块，对预处理后的花卉样本数据进行特征嵌入，将所有花卉样本图像嵌入到相同的特征空间；任务聚类模块，利用卷积神经网络对任务中样本的相似度进行度量，得到表示样本之间相似度的相似性矩阵，并利用相似性矩阵对样本特征取加权平均值，得到基于任务整体的类别原型特征；度量模块，用于度量无标签样本与有标签样本类别之间的相似性，并选择相似性最高的类别作为对应无标签样本的识别结果进行输出。本发明将小样本学习应用于花卉识别任务，提出任务聚类、任务注意力机制，使得可以通过少量样本学习就能获得对花卉新类别的识别能力。