Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Beispiele für Amazon Rekognition unter Verwendung von SDK für Kotlin
<a name="kotlin_1_rekognition_code_examples"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe des AWS SDK für Kotlin mit Amazon Rekognition Aktionen ausführen und gängige Szenarien implementieren.

*Aktionen* sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Service-Funktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien anzeigen.

*Szenarien* sind Codebeispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie bestimmte Aufgaben ausführen, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb eines Service aufrufen oder mit anderen AWS-Services kombinieren.

Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kodex finden.

**Topics**
+ [Aktionen](#actions)
+ [Szenarien](#scenarios)

## Aktionen
<a name="actions"></a>

### `CompareFaces`
<a name="rekognition_CompareFaces_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie es verwenden. `CompareFaces`

Weitere Informationen finden Sie unter [Vergleich von Gesichtern in Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-comparefaces.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun compareTwoFaces(
    similarityThresholdVal: Float,
    sourceImageVal: String,
    targetImageVal: String,
) {
    val sourceBytes = (File(sourceImageVal).readBytes())
    val targetBytes = (File(targetImageVal).readBytes())

    // Create an Image object for the source image.
    val souImage =
        Image {
            bytes = sourceBytes
        }

    val tarImage =
        Image {
            bytes = targetBytes
        }

    val facesRequest =
        CompareFacesRequest {
            sourceImage = souImage
            targetImage = tarImage
            similarityThreshold = similarityThresholdVal
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->

        val compareFacesResult = rekClient.compareFaces(facesRequest)
        val faceDetails = compareFacesResult.faceMatches

        if (faceDetails != null) {
            for (match: CompareFacesMatch in faceDetails) {
                val face = match.face
                val position = face?.boundingBox
                if (position != null) {
                    println("Face at ${position.left} ${position.top} matches with ${face.confidence} % confidence.")
                }
            }
        }

        val uncompared = compareFacesResult.unmatchedFaces
        if (uncompared != null) {
            println("There was ${uncompared.size} face(s) that did not match")
        }

        println("Source image rotation: ${compareFacesResult.sourceImageOrientationCorrection}")
        println("target image rotation: ${compareFacesResult.targetImageOrientationCorrection}")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CompareFaces](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `CreateCollection`
<a name="rekognition_CreateCollection_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`CreateCollection`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/create-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun createMyCollection(collectionIdVal: String) {
    val request =
        CreateCollectionRequest {
            collectionId = collectionIdVal
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.createCollection(request)
        println("Collection ARN is ${response.collectionArn}")
        println("Status code is ${response.statusCode}")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateCollection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DeleteCollection`
<a name="rekognition_DeleteCollection_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DeleteCollection`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun deleteMyCollection(collectionIdVal: String) {
    val request =
        DeleteCollectionRequest {
            collectionId = collectionIdVal
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.deleteCollection(request)
        println("The collectionId status is ${response.statusCode}")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteCollection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DeleteFaces`
<a name="rekognition_DeleteFaces_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DeleteFaces`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen von Gesichtern aus einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/delete-faces-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun deleteFacesCollection(
    collectionIdVal: String?,
    faceIdVal: String,
) {
    val deleteFacesRequest =
        DeleteFacesRequest {
            collectionId = collectionIdVal
            faceIds = listOf(faceIdVal)
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        rekClient.deleteFaces(deleteFacesRequest)
        println("$faceIdVal was deleted from the collection")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteFaces](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DescribeCollection`
<a name="rekognition_DescribeCollection_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DescribeCollection`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Beschreiben einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/describe-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun describeColl(collectionName: String) {
    val request =
        DescribeCollectionRequest {
            collectionId = collectionName
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.describeCollection(request)
        println("The collection Arn is ${response.collectionArn}")
        println("The collection contains this many faces ${response.faceCount}")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeCollection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DetectFaces`
<a name="rekognition_DetectFaces_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DetectFaces`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Gesichtern in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/faces-detect-images.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun detectFacesinImage(sourceImage: String?) {
    val souImage =
        Image {
            bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }

    val request =
        DetectFacesRequest {
            attributes = listOf(Attribute.All)
            image = souImage
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.detectFaces(request)
        response.faceDetails?.forEach { face ->
            val ageRange = face.ageRange
            println("The detected face is estimated to be between ${ageRange?.low} and ${ageRange?.high} years old.")
            println("There is a smile ${face.smile?.value}")
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DetectFaces](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DetectLabels`
<a name="rekognition_DetectLabels_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DetectLabels`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Labels in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/labels-detect-labels-image.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun detectImageLabels(sourceImage: String) {
    val souImage =
        Image {
            bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }
    val request =
        DetectLabelsRequest {
            image = souImage
            maxLabels = 10
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.detectLabels(request)
        response.labels?.forEach { label ->
            println("${label.name} : ${label.confidence}")
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DetectLabels](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DetectModerationLabels`
<a name="rekognition_DetectModerationLabels_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DetectModerationLabels`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von unangemessenen Bildern](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/procedure-moderate-images.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun detectModLabels(sourceImage: String) {
    val myImage =
        Image {
            this.bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }

    val request =
        DetectModerationLabelsRequest {
            image = myImage
            minConfidence = 60f
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.detectModerationLabels(request)
        response.moderationLabels?.forEach { label ->
            println("Label: ${label.name} - Confidence: ${label.confidence} % Parent: ${label.parentName}")
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DetectModerationLabels](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `DetectText`
<a name="rekognition_DetectText_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`DetectText`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Text in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/text-detecting-text-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun detectTextLabels(sourceImage: String?) {
    val souImage =
        Image {
            bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }

    val request =
        DetectTextRequest {
            image = souImage
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.detectText(request)
        response.textDetections?.forEach { text ->
            println("Detected: ${text.detectedText}")
            println("Confidence: ${text.confidence}")
            println("Id: ${text.id}")
            println("Parent Id:  ${text.parentId}")
            println("Type: ${text.type}")
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DetectText](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `IndexFaces`
<a name="rekognition_IndexFaces_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`IndexFaces`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Hinzufügen von Gesichtern zu einer Sammlung](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/add-faces-to-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun addToCollection(
    collectionIdVal: String?,
    sourceImage: String,
) {
    val souImage =
        Image {
            bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }

    val request =
        IndexFacesRequest {
            collectionId = collectionIdVal
            image = souImage
            maxFaces = 1
            qualityFilter = QualityFilter.Auto
            detectionAttributes = listOf(Attribute.Default)
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val facesResponse = rekClient.indexFaces(request)

        // Display the results.
        println("Results for the image")
        println("\n Faces indexed:")
        facesResponse.faceRecords?.forEach { faceRecord ->
            println("Face ID: ${faceRecord.face?.faceId}")
            println("Location: ${faceRecord.faceDetail?.boundingBox}")
        }

        println("Faces not indexed:")
        facesResponse.unindexedFaces?.forEach { unindexedFace ->
            println("Location: ${unindexedFace.faceDetail?.boundingBox}")
            println("Reasons:")

            unindexedFace.reasons?.forEach { reason ->
                println("Reason:  $reason")
            }
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [IndexFaces](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `ListCollections`
<a name="rekognition_ListCollections_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`ListCollections`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Sammlungen auflisten](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun listAllCollections() {
    val request =
        ListCollectionsRequest {
            maxResults = 10
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.listCollections(request)
        response.collectionIds?.forEach { resultId ->
            println(resultId)
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListCollections](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `ListFaces`
<a name="rekognition_ListFaces_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`ListFaces`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Gesichter in einer Sammlung auflisten](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/list-faces-in-collection-procedure.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun listFacesCollection(collectionIdVal: String?) {
    val request =
        ListFacesRequest {
            collectionId = collectionIdVal
            maxResults = 10
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.listFaces(request)
        response.faces?.forEach { face ->
            println("Confidence level there is a face: ${face.confidence}")
            println("The face Id value is ${face.faceId}")
        }
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListFaces](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

### `RecognizeCelebrities`
<a name="rekognition_RecognizeCelebrities_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`RecognizeCelebrities`.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennen von Prominenten in einem Bild](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/celebrities-procedure-image.html).

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
suspend fun recognizeAllCelebrities(sourceImage: String?) {
    val souImage =
        Image {
            bytes = (File(sourceImage).readBytes())
        }

    val request =
        RecognizeCelebritiesRequest {
            image = souImage
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val response = rekClient.recognizeCelebrities(request)
        response.celebrityFaces?.forEach { celebrity ->
            println("Celebrity recognized: ${celebrity.name}")
            println("Celebrity ID:${celebrity.id}")
            println("Further information (if available):")
            celebrity.urls?.forEach { url ->
                println(url)
            }
        }
        println("${response.unrecognizedFaces?.size} face(s) were unrecognized.")
    }
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [RecognizeCelebrities](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für Kotlin*. 

## Szenarien
<a name="scenarios"></a>

### Erstellen einer Serverless-Anwendung zur Verwaltung von Fotos
<a name="cross_PAM_kotlin_1_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie eine Serverless-Anwendung erstellt wird, mit der Benutzer Fotos mithilfe von Labels erstellen können.

**SDK für Kotlin**  
 Zeigt, wie eine Anwendung zur Verwaltung von Fotobeständen entwickelt wird, die mithilfe von Amazon Rekognition Labels in Bildern erkennt und sie für einen späteren Abruf speichert.   
Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [ GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/creating_pam).  
Einen tiefen Einblick in den Ursprung dieses Beispiels finden Sie im Beitrag in der [AWS -Community](https://community.aws/posts/cloud-journeys/01-serverless-image-recognition-app).  

**In diesem Beispiel verwendete Dienste**
+ API Gateway
+ DynamoDB
+ Lambda
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3
+ Amazon SNS

### Informationen in Videos erkennen
<a name="rekognition_VideoDetection_kotlin_1_topic"></a>

Wie das aussehen kann, sehen Sie am nachfolgenden Beispielcode:
+ Starten Sie Amazon-Rekognition-Aufträge, um Elemente wie Personen, Objekte und Text in Videos zu erkennen.
+ Überprüfen Sie den Auftragsstatus, bis die Aufträge abgeschlossen sind.
+ Gibt die Liste der von jedem Auftrag erkannten Elemente aus.

**SDK für Kotlin**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/services/rekognition#code-examples) einrichten und ausführen. 
Erkennen von Gesichtern in einem Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.  

```
suspend fun startFaceDetection(
    channelVal: NotificationChannel?,
    bucketVal: String,
    videoVal: String,
) {
    val s3Obj =
        S3Object {
            bucket = bucketVal
            name = videoVal
        }
    val vidOb =
        Video {
            s3Object = s3Obj
        }

    val request =
        StartFaceDetectionRequest {
            jobTag = "Faces"
            faceAttributes = FaceAttributes.All
            notificationChannel = channelVal
            video = vidOb
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val startLabelDetectionResult = rekClient.startFaceDetection(request)
        startJobId = startLabelDetectionResult.jobId.toString()
    }
}

suspend fun getFaceResults() {
    var finished = false
    var status: String
    var yy = 0
    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        var response: GetFaceDetectionResponse? = null

        val recognitionRequest =
            GetFaceDetectionRequest {
                jobId = startJobId
                maxResults = 10
            }

        // Wait until the job succeeds.
        while (!finished) {
            response = rekClient.getFaceDetection(recognitionRequest)
            status = response.jobStatus.toString()
            if (status.compareTo("Succeeded") == 0) {
                finished = true
            } else {
                println("$yy status is: $status")
                delay(1000)
            }
            yy++
        }

        // Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null.
        val videoMetaData = response?.videoMetadata
        println("Format: ${videoMetaData?.format}")
        println("Codec: ${videoMetaData?.codec}")
        println("Duration: ${videoMetaData?.durationMillis}")
        println("FrameRate: ${videoMetaData?.frameRate}")

        // Show face information.
        response?.faces?.forEach { face ->
            println("Age: ${face.face?.ageRange}")
            println("Face: ${face.face?.beard}")
            println("Eye glasses: ${face?.face?.eyeglasses}")
            println("Mustache: ${face.face?.mustache}")
            println("Smile: ${face.face?.smile}")
        }
    }
}
```
Erkennen von unangemessenen oder anstößigen Inhalten in einem Video, das in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert ist.  

```
suspend fun startModerationDetection(
    channel: NotificationChannel?,
    bucketVal: String?,
    videoVal: String?,
) {
    val s3Obj =
        S3Object {
            bucket = bucketVal
            name = videoVal
        }
    val vidOb =
        Video {
            s3Object = s3Obj
        }
    val request =
        StartContentModerationRequest {
            jobTag = "Moderation"
            notificationChannel = channel
            video = vidOb
        }

    RekognitionClient.fromEnvironment { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        val startModDetectionResult = rekClient.startContentModeration(request)
        startJobId = startModDetectionResult.jobId.toString()
    }
}

suspend fun getModResults() {
    var finished = false
    var status: String
    var yy = 0
    RekognitionClient { region = "us-east-1" }.use { rekClient ->
        var modDetectionResponse: GetContentModerationResponse? = null

        val modRequest =
            GetContentModerationRequest {
                jobId = startJobId
                maxResults = 10
            }

        // Wait until the job succeeds.
        while (!finished) {
            modDetectionResponse = rekClient.getContentModeration(modRequest)
            status = modDetectionResponse.jobStatus.toString()
            if (status.compareTo("Succeeded") == 0) {
                finished = true
            } else {
                println("$yy status is: $status")
                delay(1000)
            }
            yy++
        }

        // Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null.
        val videoMetaData = modDetectionResponse?.videoMetadata
        println("Format: ${videoMetaData?.format}")
        println("Codec: ${videoMetaData?.codec}")
        println("Duration: ${videoMetaData?.durationMillis}")
        println("FrameRate: ${videoMetaData?.frameRate}")

        modDetectionResponse?.moderationLabels?.forEach { mod ->
            val seconds: Long = mod.timestamp / 1000
            print("Mod label: $seconds ")
            println(mod.moderationLabel)
        }
    }
}
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS -SDK für Kotlin*.
  + [GetCelebrityRecognition](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [GetContentModeration](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [GetLabelDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [GetPersonTracking](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [GetSegmentDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [GetTextDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartCelebrityRecognition](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartContentModeration](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartLabelDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartPersonTracking](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartSegmentDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)
  + [StartTextDetection](https://sdk.amazonaws.com/kotlin/api/latest/index.html)

### Erkennen von Objekten in Bildern
<a name="cross_RekognitionPhotoAnalyzer_kotlin_1_topic"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie man eine App erstellt, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu erkennen.

**SDK für Kotlin**  
 Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Kotlin-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES).   
 Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/creating_photo_analyzer_app).   

**In diesem Beispiel verwendete Dienste**
+ Amazon Rekognition
+ Amazon S3
+ Amazon SES