正确答案是：C: 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

专业分析：
卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了重大成果，原因如下：

1. **局部感受野和共享权重**：CNN通过卷积层能够捕捉图像中的局部特征，并且通过共享权重的机制，大大减少了模型参数的数量，提高了计算效率和泛化能力。

2. **层次化特征提取**：CNN的多层结构使其能够从低级特征（如边缘、角点）到高级特征（如形状、物体）逐层提取和组合特征，从而更好地理解和识别图像内容。

3. **池化层**：池化层（如最大池化和平均池化）能够对特征图进行下采样，减少数据维度，降低计算复杂度，同时增强模型对图像变形和位置变化的鲁棒性。

4. **成功应用**：CNN在各种图像识别任务中表现优异，例如图像分类、目标检测、图像分割等。著名的应用包括AlexNet、VGG、ResNet等，这些模型在ImageNet等大型图像数据集上取得了显著的成果。

相比之下，长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNN）主要用于处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。图神经网络（GNN）则主要用于处理图结构数据，如社交网络分析和化学分子结构分析。

因此，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了重大成果，是当前最为成功和广泛应用的模型。