Relating to image classification by machine learning, to provide an image classification method, device, and program whereby it is possible to classify an image in which a feature difference is not readily detected, and particularly, to classify a dry eye type from a tear film interference fringe image. This method includes a step for acquiring a feature value from a learning tear film interference fringe image, a step for constructing a model for classifying an image from the feature value acquired from the learning tear film interference fringe image, a step for acquiring a feature value from a testing tear film interference fringe image, and a step for performing classification processing for classifying the testing tear film interference fringe image according to dry eye type from the model and the feature value acquired from the testing tear film interference fringe image.L'invention concerne la classification d'image par apprentissage machine, afin de fournir un procédé, un dispositif et un programme de classification d'image, grâce auxquels il est possible de classer une image dans laquelle une différence de caractéristique n'est pas facilement détectée, et en particulier, de classer un type d'oeil sec à partir d'une image de frange d'interférence de film lacrymal. Ce procédé comprend une étape consistant à acquérir une valeur de caractéristique à partir d'une image de frange d'interférence de film lacrymal d'apprentissage, une étape consistant à construire un modèle pour classifier une image à partir de la valeur de caractéristique acquise à partir de l'image de frange d'interférence de film lacrymal d'apprentissage, une étape consistant à acquérir une valeur de caractéristique à partir d'une image de frange d'interférence de film lacrymal de test, et une étape pour effectuer un traitement de classification pour classifier l'image de frange d'interférence de film lacrymal de test en fonction du type d'oeil sec à partir du modèle et de la valeur de caractéris
