[发明专利]检查对象分类系统、检查对象分类方法以及记录介质

权利要求书

1.一种检查对象分类系统，其特征在于，

所述检查对象分类系统具备：

检查对象图像获取部，其获取作为前眼部或所述前眼部周围的检查部的图像的检查对象图像；

分类部，其向基于所述检查部的图像而对所述检查部的状态进行分类的机器学习模型输入所述检查对象图像，并获取分类结果；以及

显示部，其显示所述分类结果。

2.根据权利要求1所述的检查对象分类系统，其特征在于，

所述分类部通过多个所述机器学习模型分别获取所述分类结果，

所述显示部以能够对比的方式显示多个所述机器学习模型各自中的所述分类结果。

3.根据权利要求2所述的检查对象分类系统，其特征在于，

所述检查部的状态被分类为预先规定的多个组中的任一组，

所述分类部基于多个所述机器学习模型的每一个，针对多个所述组分别获取所述检查部的状态属于所述组的概率，

所述显示部按多个所述组中的每个组，以能够对比的方式显示由多个所述机器学习模型分别获取到的所述概率。

4.根据权利要求1或2所述的检查对象分类系统，其特征在于，

所述检查部的状态被分类为预先规定的多个组中的任一组，

所述显示部从作为表示分别属于多个所述组的所述检查部的状态的图像而预先准备的图像中，选择并显示表示属于与所述分类结果对应的所述组的所述检查部的状态的图像。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的检查对象分类系统，其特征在于，

所述机器学习模型基于将从包含所述检查部在内的图像中去除所述检查部以外的部分而得到的图像与所述检查部的状态的分类结果建立对应的教师数据而进行机器学习，

所述检查对象图像是通过从拍摄所述检查部而得到的图像中去除所述检查部以外的部分而获取的。

6.一种检查对象分类方法，其特征在于，

所述检查对象分类方法包括：

检查对象图像获取步骤，在该检查对象图像获取步骤中，获取作为前眼部或所述前眼部周围的检查部的图像的检查对象图像；

分类步骤，在该分类步骤中，向基于所述检查部的图像而对所述检查部的状态进行分类的机器学习模型输入所述检查对象图像，并获取分类结果；以及

显示步骤，在该显示步骤中，显示所述分类结果。

7.一种记录介质，其记录有检查对象分类程序，其特征在于，所述检查对象分类程序使计算机作为如下部件而发挥功能：

检查对象图像获取部，其获取作为前眼部或所述前眼部周围的检查部的图像的检查对象图像；

分类部，其向基于所述检查部的图像而对所述检查部的状态进行分类的机器学习模型输入所述检查对象图像，并获取分类结果；以及

显示部，其显示所述分类结果。