在人工智能发展中，图像识别是重要的一部分。随着人们对图像识别精度要求的提高，深度学习算法在图像识别领域受到了越 来越多的关注，但是由于图像数据的复杂性以及人为因素等影响，目前深度学习算法在图像识别领域仍存在准确率低的问题。为了解决这 个问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的优化方法，通过实验和案例分析发现该方法可以有效提高图像识别准确率。本文以人脸识别 为例，通过对某高校校园卡系统中的学生照片数据集进行实验验证，对比优化前后准确率变化。最后以某公司招聘系统为例进行案例分析， 验证优化算法在实际应用中的可行性。