La identificación precisa de las vacas Holstein es esencial para la agricultura lechera de precisión, facilitando una mejor gestión del ganado. Para lograr esto, es vital utilizar imágenes desde diferentes ángulos, ya que captura características únicas que varían con los ángulos de la cámara y las condiciones de iluminación. Este documento presenta una red de extracción de características ligera que mejora la precisión del reconocimiento al procesar imágenes de la parte trasera de las vacas desde diversas perspectivas. Se creó un conjunto de datos de imágenes del entorno de producción real para la validación. Los resultados experimentales muestran que la red logra una precisión de reconocimiento del 88.30% mientras reduce las demandas computacionales en comparación con los modelos existentes, mejorando la precisión en un 11.69%. Este enfoque aborda de manera efectiva los desafíos de reconocimiento, mejorando la practicidad y eficiencia de la agricultura lechera de precisión.