随着人工智能技术的快速发展，图像识别作为其重要分支之一，正逐渐成为学术界和工业界的热点问题。本研究旨在探索一种基于深度学习的高效图像识别算法，以提高现有模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性。本文首先对当前主流的卷积神经网络架构进行系统性分析，并结合实际应用场景优化网络结构；其次，通过引入注意力机制与迁移学习方法，解决数据稀缺情况下模型泛化能力不足的问题；最后，设计一系列实验验证所提方法的有效性，并与现有方案对比评估性能指标如精确率、召回率及运行时间等。此外，还将探讨该技术在未来智慧城市、医疗健康等领域中的潜在应用价值。本课题不仅有助于推动计算机视觉领域理论创新，同时也为相关行业提供了技术支持，具有重要的科学意义和社会效益。