随着人工智能技术的飞速发展，图像识别作为其中的重要分支，已经广泛应用于医疗、安防、自动驾驶等多个领域。本篇论文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术，通过构建卷积神经网络模型，优化算法参数，提高图像分类和目标检测的准确性。研究发现，引入注意力机制能够显著提升模型对复杂场景的理解能力；同时，数据增强技术的应用有效缓解了样本不足的问题。实验结果表明，所提出的模型在公开数据集上的准确率达到了95%，较传统方法提升了近20个百分点。此外，该技术还具备良好的鲁棒性和实时性，为实际应用提供了坚实的技术支持。未来，将进一步探索多模态融合与迁移学习等前沿方向，以期实现更智能、更高效的图像识别系统。这一研究成果不仅丰富了图像识别领域的理论基础，也为相关行业的创新发展注入了新的活力。