Con el fin de detectar diferentes características biológicas y objetivos diminutos dinámicos con características sutiles de manera más precisa y eficiente, y analizar las sutiles diferencias de las características biológicas, este artículo propone clasificar e identificar las imágenes de los bordes de contorno locales de las características biológicas y diferentes tipos de objetivos, revelando altas similitudes en sus características sutiles. Tomando a las palomas como objeto de estudio, hay poca diferencia en la apariencia entre las palomas hembras y los palomas machos. Los métodos tradicionales requieren observar manualmente la morfología cerca del ano de las palomas para identificar su sexo o realizar un examen de cromosomas o incluso un examen de biología molecular para lograr una identificación precisa del sexo. En este artículo, se propone una región de marcador compuesta para extraer características de género. Esta área tiene una fuerte correlación con la diferencia de género de las palomas, y su proporción es baja, lo que puede reducir los costos de cálculo. Se propone un algoritmo de mejora de características de fusión de imágenes de doble peso basado en la detección de bordes. Después de extraer la información de color y la información de contorno de la imagen, se fusiona una nueva imagen de mejora de características de acuerdo con un par de pesos, y se incrementa la diferencia entre características diminutas para realizar la detección e identificación del sexo de las palomas mediante métodos visuales. Los resultados muestran que la precisión de detección es del 98%, y el valor F1 es 0.98. En comparación con el conjunto de datos original sin ninguna mejora, la precisión aumentó en un 32% y la puntuación F1 aumentó en 0.35. Los experimentos muestran que este método puede lograr clasificaciones visuales precisas del sexo de las palomas y proporcionar datos de decisión inteligente para la cría de palomas.