TWM576314U

TWM576314U - 圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統

Info

Publication number: TWM576314U
Application number: TW107214944U
Authority: TW
Inventors: 許俊彥; 蒲政輝; 邵慰
Original assignee: 威盛電子股份有限公司
Priority date: 2018-11-02
Filing date: 2018-11-02
Publication date: 2019-04-01
Also published as: CN109740691A

Abstract

一種圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統，此訓練裝置包括事件資料儲存及通知模組、樣本判別模組以及訓練模組。事件資料儲存模組儲存經過初步辨識後的資料；樣本判別模組對此資料進行更精確的辨識而得到精確辨識結果，並且根據精確辨識結果以及辨識結果與前述資料的差異，決定是否通知訓練模組進行圖形資料辨識的訓練。

Description

圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統

本新型是有關於一種資料辨識的訓練裝置及訓練系統，特別是有關於一種圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統。

圖像辨識是現有技術的重心之一，許多的研究人員都希望能夠藉由在電腦視覺技術上取得突破，並能夠進一步將其應用在真實的世界中而對人類有所幫助。然而，為了要改進電腦視覺系統或者要使訓練系統能夠辨識出多樣化的物體，一般都需要數十億圖像規模的資料集才能訓練出合格的圖像辨識模型。

然而，現有的圖像辨識模型都是透過人類手動標記圖片來當作訓練資料集，因此即便這樣的學習方法能夠訓練出準確的辨識模型，但是由於大量的資料集都需要透過人工來進行標記，所以將會耗費大量的成本和時間，變相地對推廣圖像辨識造成了限制。

有鑑於此，本創作提供了一種圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統，其可增加圖形辨識自動學習與訓練的機會、降低需要人工參與的部分，減少形成有效的圖像辨識資料集所需花費的時間與成本。

從一個角度來看，本創作提供了一種圖形資料辨識的訓練裝置。此訓練裝置包括事件資料儲存及通知模組、樣本判別模組以及訓練模組。事件資料儲存及通知模組接收並儲存至少一個待訓練事件資料，此事件資料儲存及通知模組計算所接收的待訓練事件資料的數量，並在此數量達到預設值時發出樣本通知信號。樣本判別模組電性耦接至事件資料儲存及通知模組，此樣本判別模組在接收到樣本通知信號後從事件資料儲存及通知模組取得前述的待訓練事件資料、辨識所取得的每一個待訓練事件資料以獲取對應的辨識結果、根據辨識結果處理對應的待訓練事件資料以獲取對應的樣本資料，並在獲取樣本資料後發出訓練通知信號。訓練模組電性耦接至事件資料儲存及通知模組及樣本判別模組，此訓練模組在接收到訓練通知信號後從樣本判別模組獲取與訓練通知信號對應的樣本資料，並針對樣本資料進行訓練。

在一個實施例中，圖形資料辨識的訓練裝置更包括通知模組以及輸入模組。通知模組電性耦接至樣本判別模組，當樣本判別模組獲取的辨識結果表示無法辨識對應的待訓練事件資料，樣本判別模組使通知模組發出通知資訊。輸入模組電性耦接至樣本判別模組，且輸入模組適於輸入與無法辨識的待訓練事件資料相對應的輸入資訊，並將此輸入資訊傳遞至樣本判別模組作為與無法辨識的待訓練事件資料相對應的樣本資料。

在一個實施例中，每一個待訓練事件資料包括一個圖形資料與一個初步辨識資料，樣本判別模組在辨識所取得的每一個待訓練事件資料以獲取對應的辨識結果時，係對圖形資料進行辨識以獲取對應的訓練前辨識資料，並在訓練前辨識資料表示無法辨識對應的圖形資料或訓練前辨識資料與初步辨識資料不完全相同時，產生前述的辨識結果。

在一個實施例中，前述的訓練模組在完成對樣本資料進行的訓練後，更產生一個訓練後辨識模型並將其儲存至事件資料儲存及通知模組。

在一個實施例中，前述的事件資料儲存及通知模組包括事件資料儲存模組以及事件傳遞通路模組。其中，事件資料儲存模組電性耦接至樣本判別模組及訓練模組，且事件資料儲存模組接收並儲存前述的待訓練事件資料；事件傳遞通路模組電性耦接至樣本判別模組及訓練模組，且事件傳遞通路模組適於計算事件資料儲存模組所接收的待訓練事件資料的數量、在數量達到預設值時發出樣本通知信號至樣本判別模組，並將前述的訓練通知信號轉傳至訓練模組。

從另一個角度來看，本創作還提供了一種圖形資料辨識的訓練系統，此訓練系統包括使用者終端裝置以及前述的訓練裝置。其中，使用者終端裝置包括處理器以及通訊元件。處理器辨識每一個圖形資料而取得相對應的初步辨識資料，並將每一個圖形資料與相應的初步辨識資料整合成為待訓練事件資料；通訊元件從使用者終端裝置向外傳遞待訓練事件資料。訓練裝置包括事件資料儲存及通知模組、樣本判別模組以及訓練模組。事件資料儲存及通知模組接收並儲存從通訊元件所接收的待訓練事件資料、計算所接收的待訓練事件資料的數量，並在此數量達到預設值時發出樣本通知信號。樣本判別模組電性耦接至事件資料儲存及通知模組，此樣本判別模組在接收到樣本通知信號後從事件資料儲存及通知模組取得前述的待訓練事件資料、辨識所取得的每一個待訓練事件資料以獲取對應的辨識結果、根據辨識結果處理對應的待訓練事件資料以獲取對應的樣本資料，並在獲取樣本資料後發出訓練通知信號。訓練模組電性耦接至事件資料儲存及通知模組及樣本判別模組，此訓練模組在接收到訓練通知信號後從樣本判別模組獲取與訓練通知信號對應的樣本資料，並針對樣本資料進行訓練。

在一個實施例中，前述的通訊元件更在從使用者終端裝置向外傳遞每一個待訓練事件資料時向外傳遞一個事件通知信號，且事件資料儲存及通知模組包括事件資料儲存模組以及事件傳遞通路模組。其中，事件資料儲存模組電性耦接至樣本判別模組及訓練模組，且事件資料儲存模組接收並儲存前述的待訓練事件資料；事件傳遞通路模組電性耦接至樣本判別模組及訓練模組，且事件傳遞通路模組接收前述的事件通知信號，並根據事件通知信號來計算事件資料儲存模組所接收的待訓練事件資料的數量、在數量達到預設值時發出樣本通知信號至樣本判別模組，並將前述的訓練通知信號轉傳至訓練模組。

藉由上述技術，本創作所提供的圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統可以持續對於新增的待訓練事件資料自動進行辨識，並在能夠成功辨識的時候自動進入訓練程序，因此可增加圖形辨識自動學習與訓練的機會、降低需要人工參與的部分，減少形成有效的圖像辨識資料集所需花費的時間與成本。

請參照圖1，其為根據本創作一實施例的圖形資料辨識的訓練裝置的電路方塊圖。在本實施例中，訓練裝置10主要包括了一個事件資料儲存及通知模組100、樣本判別模組110以及訓練模組120。其中，事件資料儲存及通知模組100接收並儲存至少一個待訓練事件資料、計算所接收的待訓練事件資料的數量，並在計算得到的數量達到預設值的時候發出樣本通知信號到樣本判別模組110。樣本判別模組110在接收到樣本通知信號後，從事件資料儲存及通知模組100取得前述的待訓練事件資料、辨識所取得的每一個待訓練事件資料以獲取對應的辨識結果、根據辨識結果處理對應的待訓練事件資料以獲取對應的樣本資料，並在獲取樣本資料後發出訓練通知信號至訓練模組120。訓練模組120電性耦接至事件資料儲存及通知模組100及樣本判別模組110，其中，訓練模組120在接收到訓練通知信號後，從樣本判別模組110獲取與所接收到的訓練通知信號對應的樣本資料，並針對所接收到的樣本資料進行訓練。

要說明的是，在一個實施例中，前述的事件資料儲存及通知模組100可採用以儲存裝置與能執行數量計算及發出信號的邏輯電路合併運作的模式組合而成；或者，在另一個實施例中，前述的事件資料儲存及通知模組100可採用以儲存裝置、處理器以及能執行模組所需運作的軟體合併運作的模式組合而成。另一方面，由於樣本判別模組110與訓練模組120需要執行較為複雜的運算，因此通常可藉由以儲存裝置、處理器以及能執行模組所需運作的軟體等合併運作的模式組合而成。

在本實施例中，事件資料儲存及通知模組100包括一個事件資料儲存模組1002以及一個事件傳遞通路模組1004。當事件資料儲存及通知模組100接收到待訓練事件資料的時候，所接收到的待訓練事件資料會被儲存到事件資料儲存模組1002之中。而且，事件資料儲存及通知模組100在接收到一個新的待訓練事件資料的時候，也會同時通知事件傳遞通路模組1004，以使事件傳遞通路模組1004能夠據此正確地計算事件資料儲存模組1002所接收到的待訓練事件資料的數量。當事件傳遞通路模組1004計算得到的數量到達預設值的時候，就表示事件資料儲存模組1002中已經儲存了足夠多的可供訓練的樣本資料，此時事件傳遞通路模組1004就會發出樣本通知信號到樣本判別模組110，使樣本判別模組110開始進行運作。

在接收到樣本通知信號之後，樣本判別模組110會從事件資料儲存模組1002取得與前述的預設值數量相當的待訓練事件資料。例如，假若前述的預設值是1000，則樣本判別模組110就會從事件資料儲存模組1002取得1000筆待訓練事件資料；類似的，假若前述的預設值是1，則樣本判別模組110就會從事件資料儲存模組1002取得一筆待訓練事件資料。一般來說，每一筆待訓練事件資料會包括一張圖形資料以及對這一張圖形資料進行過較為簡略的圖像辨識操作後所得到的初步辨識資料。所述較為簡略的圖像辨識操作是由上傳這一筆待訓練事件資料的裝置所執行，而初步辨識資料中則可能包括在這一張圖形資料中辨識出的圖像的數量、每一個被辨識出的圖像的位置以及每一個被辨識出的圖像的內容。因此，在本實施例中，樣本判別模組110從事件資料儲存模組1002中取得的每一筆待訓練事件資料會分別包括一張對應的圖形資料以及一份對應的初步辨識資料。

在取得一筆待訓練事件資料之後，樣本判別模組110會基於現有的數據資料庫（未繪示）中的圖像辨識模型，對於此筆待訓練事件資料中的圖形資料進行相對較為詳細的圖形辨識操作。在對圖形資料進行相對較為詳細的圖形辨識操作之後，樣本判別模組110可以獲取與這一筆待訓練事件資料（或者說，這一張圖形資料）相對應的一筆辨識結果。由於前述的初步辨識資料可能包括：在這一張圖形資料中辨識出的圖像的數量、每一個被辨識出的圖像的位置以及每一個被辨識出的圖像的內容等欄位，所以由樣本判別模組110所獲取的辨識結果通常也會包含同等的欄位。因此，樣本判別模組110可以將辨識結果與初步辨識資料進行比對，並根據比對所得的結論來決定將待訓練事件資料處理成樣本資料的方式。

在本實施例中，樣本判別模組110將辨識結果與初步辨識資料進行比對所得的結論分為三種類型：

類型一：樣本判別模組110的辨識結果與初步辨識資料完全相同。當儲存在辨識結果中的辨識出的圖像的數量、每一個被辨識出的圖像的位置以及每一個被辨識出的圖像的內容等欄位中填寫的資訊，與初步辨識資料的對應欄位中填寫的資訊都相同的時候，樣本判別模組110會將辨識結果視為與初步辨識資料相同。在此時，樣本判別模組110，甚至是訓練裝置10，就可以直接刪除與這一個辨識結果對應的待訓練事件資料。也就是說，由於樣本判別模組110所進行的較為詳細的圖形辨識操作並沒有在圖形資料中發現與初步辨識資料不同的內容，因此表示在這一個圖形資料中並沒有需要特別進行辨識訓練的部分。於是，這一筆待訓練事件資料就可以被直接刪除而不需要進入加強辨識訓練的機制中，所以也就不會產生對應的樣本資料。

類型二：樣本判別模組110的辨識結果與初步辨識資料存在差異。當儲存在辨識結果中的辨識出的圖像的數量、每一個被辨識出的圖像的位置或者每一個被辨識出的圖像的內容等欄位中填寫的資訊，與初步辨識資料的對應欄位中填寫的資訊存在差異的時候，樣本判別模組110就會認為需要對這一張圖形資料進行辨識訓練，以藉此強化後續進行的圖形辨識的正確率。因此，用來進行比對的辨識結果、產生這一個辨識結果的圖形資料以及與這一張圖形資料對應的初步辨識資料，也就是用來進行比對的辨識結果以及產生這一個辨識結果的待訓練事件資料，就會被整合成一筆樣本資料。

類型三：樣本判別模組110的辨識結果顯示有無法辨識的部分。當樣本判別模組110在圖形資料中發現無法辨識的圖像的時候，不論這個圖像是否曾被紀錄在初步辨識資料中，樣本判別模組110都會在辨識結果中紀錄下無法被辨識的圖像的數量以及位置。之後，樣本判別模組110會把辨識結果以及與這一個辨識結果相對應的待訓練事件資料儲存為一筆資料（後續稱為無法辨識資料）。

前述由樣本判別模組110儲存起來的無法辨識資料，可以進一步藉由引入人工判斷來得到正確的圖像辨識結果。其中，引入人工判斷的方式有很多，而在本實施例中則利用通知模組130與輸入模組140來完成這一階段的任務。請參照圖1，在本實施例中，通知模組130與輸入模組140分別電性耦接至樣本判別模組110；當樣本判別模組110獲取的辨識結果表示了樣本判別模組110無法辨識對應的待訓練事件資料（亦即樣本判別模組110產生了無法辨識資料）的時候，樣本判別模組110會使通知模組130發出一筆通知資訊；輸入模組140適於輸入與無法辨識的待訓練事件資料或無法辨識資料相對應的輸入資訊，並且輸入模組140可以將此輸入資訊傳遞至樣本判別模組110，作為與無法辨識的待訓練事件資料相對應的樣本資料。

具體而言，在本實施例中，通知模組130可以是具有電子郵件終端程式或網頁瀏覽器的顯示裝置，使用者則可以藉由瀏覽電子郵件或網頁瀏覽器上顯示的通知資訊，獲知樣本判別模組110產生的無法辨識資料。再者，本實施例中的輸入模組140可以是鍵盤、滑鼠以及可以顯示選擇項目與輸入內容的顯示裝置的組合，使用者可以藉由操作輸入模組140而選擇所要處理的無法辨識資料，並且輸入與所選擇的無法辨識資料相對應的內容。在輸入完成之後，輸入模組140可以將所輸入的內容以及對應的圖形資料整合成前述的輸入資訊，並將整合而得的輸入資訊傳遞至樣本判別模組110。樣本判別模組110在獲得從輸入模組140傳來的輸入資訊之後，可以將輸入資訊儲存為樣本資料。

根據上述，樣本判別模組110在比對辨識結果與初步辨識資料而得到類型二或類型三的結果之後，可以同時或在之後得到產生對應的樣本資料。而在樣本資料產生之後，樣本判別模組110可以發出訓練通知信號至訓練模組120。應注意的是，樣本判別模組110可以在每一個樣本資料產生之後就發出一次訓練通知信號至訓練模組120，或者，樣本判別模組110也可以在兩個以上的樣本資料產生之後才發出一次訓練通知信號。

在本實施例中，訓練模組120電性耦接至事件資料儲存及通知模組100及樣本判別模組110。在從樣本判別模組110接收到訓練通知信號之後，訓練模組120會從樣本判別模組110取得預定數量的樣本資料，並且針對所取得的樣本資料來進行圖像辨識的訓練。在訓練模組120中執行的圖像辨識的訓練，可以採用現有技術中採用的任何訓練圖像辨識能力的機制或方法，這部分的變動並不影響本創作的施行。而每當訓練模組120經過一或多次的圖像辨識訓練之後，原本用來進行圖像辨識的圖像辨識模型就可能會因為針對用來訓練的樣本資料的優化而出現改變。訓練模組120會將出現改變之後得到的圖像辨識模型（後續稱為訓練後辨識模型）儲存至前述的數據資料庫或事件資料儲存及通知模組100中，以便後續於樣本判別模組110辨識圖像時使用。

接下來請參照圖2，其為根據本創作一實施例的圖形資料辨識的訓練系統的架構示意方塊圖。在本實施例中，訓練系統20包括了使用者終端裝置200以及訓練裝置10a。訓練裝置10a大致上與前述的訓練裝置10相同，因此在本實施例中不再對訓練裝置10a作完整而詳細的說明。至於訓練裝置10a與訓練裝置10的不同處，將在以下合併使用者終端裝置200一併進行說明。

如圖2所示，使用者終端裝置200包括處理器2010與通訊元件2020。在本實施例中，使用者終端裝置200可以是智慧型手機及類似的、可簡單移動的輕便裝置，也可以是大型終端機等重型裝置。無論如何，使用者終端裝置200所使用的處理器2010可以執行一個用來進行圖像辨識的應用程式，而且由處理器2010對圖形資料進行圖像辨識之後所得的結果就是前述的初步辨識資料。處理器2010會將每一個圖形資料與相應的初步辨識資料整合成為待訓練事件資料，並且經由通訊元件2020而從使用者終端裝置200向外傳遞。

在本實施例中，通訊元件2020經過網路250而將待訓練事件資料傳遞至事件資料儲存模組1002。而在通訊元件2020從使用者終端裝置200向外傳遞一個待訓練事件資料的時候，通訊元件2020也會同步對外傳遞一個事件通知信號至事件傳遞通路模組1004。事件傳遞通路模組1004接收由通訊元件2020經過網路250傳來的事件通知信號，並根據事件通知信號來計算事件資料儲存模組1002所接收的待訓練事件資料的數量、在數量達到預設值時發出樣本通知信號至樣本判別模組110，並將樣本判別模組110所發出的訓練通知信號轉傳至訓練模組120。

在本實施例中，在圖形辨識時候所採用的辨識模型可以分為兩種，一種是需要極大儲存空間、適於運用在訓練裝置10a中的『重量級』辨識模型，另一種則是需要的儲存空間相對較小、適合用在輕便的手持式裝置上的『輕量級』辨識模型。訓練模組120可以同時更新這兩種辨識模型成為前述的訓練後辨識模型，並且將訓練後辨識模型儲存到事件資料儲存模組1002。在儲存訓練後辨識模型到事件資料儲存模組1002的同時，訓練模組120也發出信號至事件傳遞通路模組1004以使事件傳遞通路模組1004能夠透過網路250通知使用者終端裝置200，以便使用者終端裝置200能在合適的時間點下載訓練後辨識模型而得以改善圖像辨識的能力。

值得一提的是，在訓練系統20中，每一台訓練裝置10a可以同時服務許多台使用者終端裝置200。藉由本創作所提供的技術，訓練裝置10a可以同時從許多台使用者終端裝置200獲得待訓練事件資料而進行大量的訓練，進而加快圖像辨識能力的改善速度。

綜上所述，本創作所提供的圖形資料辨識的訓練裝置及訓練系統可以持續對於新增的待訓練事件資料自動進行辨識，並在能夠成功辨識的時候自動進入訓練程序，因此可增加圖形辨識自動學習與訓練的機會、降低需要人工參與的部分，減少形成有效的圖像辨識資料集所需花費的時間與成本。

10、10a‧‧‧訓練裝置

100‧‧‧事件資料儲存及通知模組

110‧‧‧樣本判別模組

120‧‧‧訓練模組

130‧‧‧通知模組

140‧‧‧輸入模組

1002‧‧‧事件資料儲存模組

1004‧‧‧事件傳遞通路模組

20‧‧‧訓練系統

200‧‧‧使用者終端裝置

250‧‧‧網路

2010‧‧‧處理器

2020‧‧‧通訊元件

圖1為根據本創作一實施例的圖形資料辨識的訓練裝置的電路方塊圖。圖2為根據本創作一實施例的圖形資料辨識的訓練系統的架構示意方塊圖。

Claims

一種圖形資料辨識的訓練裝置，其特徵在於包括：一事件資料儲存及通知模組，接收並儲存至少一待訓練事件資料，該事件資料儲存及通知模組計算所接收的該至少一待訓練事件資料的一數量，並在該數量達到一預設值時發出一樣本通知信號；一樣本判別模組，電性耦接至該事件資料儲存及通知模組，該樣本判別模組在接收到該樣本通知信號的時候從該事件資料儲存及通知模組取得該至少一待訓練事件資料、辨識所取得的每一個該至少一待訓練事件資料以獲取對應的一辨識結果、根據該辨識結果處理該至少一待訓練事件資料的對應者以獲取對應的一樣本資料，並在獲取該樣本資料時發出一訓練通知信號；以及一訓練模組，電性耦接至該事件資料儲存及通知模組及該樣本判別模組，該訓練模組在接收到該訓練通知信號時從該樣本判別模組獲取與該訓練通知信號對應的該樣本資料，並針對該樣本資料進行訓練。
如申請專利範圍第1項所述的訓練裝置，更包括：一通知模組，電性耦接至該樣本判別模組，當該樣本判別模組獲取的該辨識結果表示無法辨識該至少一待訓練事件資料的對應者時，該樣本判別模組使該通知模組發出一通知資訊；以及一輸入模組，電性耦接至該樣本判別模組，適於輸入與無法辨識的該待訓練事件資料相對應的一輸入資訊，並將該輸入資訊傳遞至該樣本判別模組作為與無法辨識的該待訓練事件資料相對應的該樣本資料。
如申請專利範圍第1項所述的訓練裝置，其中每一該至少一待訓練事件資料包括一圖形資料與一初步辨識資料，該樣本判別模組在辨識所取得的每一個該至少一待訓練事件資料以獲取對應的該辨識結果時，係對該圖形資料進行辨識以獲取對應的一訓練前辨識資料，並在該訓練前辨識資料表示無法辨識對應的該圖形資料或該訓練前辨識資料與該初步辨識資料不完全相同時，產生該辨識結果。
如申請專利範圍第1項所述的訓練裝置，其中該訓練模組在完成對該樣本資料的訓練之後，更產生一訓練後辨識模型並將該訓練後辨識模型儲存至該事件資料儲存及通知模組。
如申請專利範圍第1項所述的訓練裝置，其中該事件資料儲存及通知模組包括：一事件資料儲存模組，電性耦接至該樣本判別模組及該訓練模組，該事件資料儲存模組接收並儲存該至少一待訓練事件資料；以及一事件傳遞通路模組，電性耦接至該樣本判別模組及該訓練模組，該事件傳遞通路模組適於計算該事件資料儲存模組所接收的該至少一待訓練事件資料的該數量、在該數量達到該預設值時發出該樣本通知信號至該樣本判別模組，並將該訓練通知信號轉傳至該訓練模組。
一種圖形資料辨識的訓練系統，其特徵在於包括：一使用者終端裝置，包括：一處理器，辨識至少一圖形資料中的每一者而取得相對應的一初步辨識資料，並將每一個該至少一圖形資料與相應的該初步辨識資料整合成至少一待訓練事件資料；以及一通訊元件，從該使用者終端裝置向外傳遞該至少一待訓練事件資料；以及一訓練裝置，包括：一事件資料儲存及通知模組，接收並儲存至少一待訓練事件資料，該事件資料儲存及通知模組計算所接收的該至少一待訓練事件資料的一數量，並在該數量達到一預設值時發出一樣本通知信號；一樣本判別模組，電性耦接至該事件資料儲存及通知模組，該樣本判別模組在接收到該樣本通知信號的時候從該事件資料儲存及通知模組取得該至少一待訓練事件資料、辨識所取得的每一個該至少一待訓練事件資料以獲取對應的一辨識結果、根據該辨識結果處理該至少一待訓練事件資料的對應者以獲取對應的一樣本資料，並在獲取該樣本資料時發出一訓練通知信號；以及一訓練模組，電性耦接至該事件資料儲存及通知模組及該樣本判別模組，該訓練模組在接收到該訓練通知信號時從該樣本判別模組獲取與該訓練通知信號對應的該樣本資料，並針對該樣本資料進行訓練。
如申請專利範圍第6項所述的訓練系統，更包括：一通知模組，電性耦接至該樣本判別模組，當該樣本判別模組獲取的該辨識結果表示無法辨識該至少一待訓練事件資料的對應者時，該樣本判別模組使該通知模組發出一通知資訊；以及一輸入模組，電性耦接至該樣本判別模組，適於輸入與無法辨識的該待訓練事件資料相對應的一輸入資訊，並將該輸入資訊傳遞至該樣本判別模組作為與無法辨識的該待訓練事件資料相對應的該樣本資料。
如申請專利範圍第6項所述的訓練系統，其中該樣本判別模組在辨識所取得的每一個該至少一待訓練事件資料以獲取對應的該辨識結果時，係對該圖形資料進行辨識以獲取對應的一訓練前辨識資料，並在該訓練前辨識資料表示無法辨識對應的該圖形資料或該訓練前辨識資料與該初步辨識資料不完全相同時，產生該辨識結果。
如申請專利範圍第6項所述的訓練系統，其中該訓練模組在完成對該樣本資料進行的訓練之後，更產生一訓練後辨識模型並將該訓練後辨識模型儲存至該事件資料儲存及通知模組。
如申請專利範圍第6項所述的訓練系統，其中該通訊元件更在從該使用者終端裝置向外傳遞每一個該至少一待訓練事件資料時，更向外傳遞一事件通知信號，且該事件資料儲存及通知模組包括：一事件資料儲存模組，電性耦接至該樣本判別模組及該訓練模組，該事件資料儲存模組接收並儲存該至少一待訓練事件資料；以及一事件傳遞通路模組，電性耦接至該樣本判別模組及該訓練模組，該事件傳遞通路模組接收該事件通知信號，並根據該事件通知信號來計算該事件資料儲存模組所接收的該至少一待訓練事件資料的該數量、在該數量達到該預設值時發出該樣本通知信號至該樣本判別模組，並將該訓練通知信號轉傳至該訓練模組。