随着信息技术发展越来越迅速, 计算机智能化图像识别技术的发展也日益完善, 其发挥的作用也越来越重要。本文以神经网络方法为基础, 对计算机智能化图像识别技术进行了研究, 本文将遗传算法GA 与 BP 算法进行结合, 通过分析智能化图像识别原理、图像模式识别和BP 神经网络学习算法, 建立了GA-BP网络图像识别模型。采用四层神经网络, 输入节点设置为 256, 输出节点设置为5, 进行了GA-BP网络和BP 神经网络的对比实验, 结果表明, 在进行数字图像识别时, GA-BP网络正确识别率为 98.7%, BP 网络正确识别率为92.5%, GA-BP网络正确识别率比BP网络要高出6.2%, GA-BP网络克服了BP网络收敛速度慢和训练时间长的缺点。