随着信息技术的飞速发展，图像识别技术在多个领域展现出巨大的应用潜力。本文以信息与计算科学为背景，探讨了基于机器学习的图像识别方法及其实际应用价值。首先，文章介绍了传统图像处理技术存在的局限性，并分析了近年来深度学习技术对图像识别领域的推动作用。接着，通过构建卷积神经网络模型，实现了对公开数据集上的图像分类任务，验证了该方法的有效性。实验结果显示，所提出的模型在准确率和效率上均优于现有的一些经典算法。此外，本文还讨论了模型在医疗影像分析中的潜在应用场景，强调了其在辅助诊断方面的优势。最后，对未来研究方向进行了展望，提出应进一步优化网络结构，提高模型的泛化能力。本研究不仅深化了对信息与计算科学的理解，也为相关领域的技术创新提供了参考。