本发明公开了一种基于特征比对的复杂场景高效犬脸图像质量评估方法，包括如下步骤：采用图像目标检测抠取犬脸区域图像；对可能运动范围区域内的犬脸检测框图像进行特征提取，所用特征模型是基于深度学习训练的卷积神经网络；将特征加入时序特征库；利用时序特征库进行多帧特征比对，获取得到跟踪id；根据犬脸特征响应进行图像质量评估，并输出对应的犬脸图像、犬脸框位置、犬脸图像质量分。本发明可以对复杂场景中的犬脸进行精准高效的跟踪和抓拍，具有跟踪精度高和计算复杂度低的特点，解决了传统跟踪和抓拍方法效率与准确率成反比的问题。