随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别领域取得了显著成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络（CNN）的图像识别方法，并通过实验验证其在实际应用中的有效性。首先，文章介绍了深度学习的基本原理及其在图像处理中的优势，强调了CNN模型在特征提取方面的卓越能力。其次，详细描述了所采用的数据集构建过程及预处理步骤，确保数据质量以提高模型训练效果。接着，构建了一个包含多个卷积层和全连接层的CNN架构，并利用反向传播算法优化参数。实验结果显示，该模型在测试集上的准确率达到95%，明显优于传统机器学习方法。最后，讨论了当前技术存在的局限性，并对未来发展方向提出了展望，包括多模态融合以及实时处理能力的提升等。本研究不仅为图像识别领域的进一步探索提供了理论支持，也为相关行业的智能化升级奠定了基础。