本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
将 Amazon Augmented AI 与 Amazon Rekognition 结合使用
Amazon Rekognition 让您可以向应用程序轻松添加图像分析功能。Amazon Re DetectModerationLabels API kognition 操作直接与 Amazon A2I 集成，因此您可以轻松地创建人机循环来查看不安全的图片，例如露骨的成人内容或暴力内容。您可以使用流程定义DetectModerationLabels来配置人工循环ARN。这使 Amazon A2I 能够分析由 Amazon Rekognition 做出的预测，并将结果发送给人员以便审核这些预测是否符合流定义中设置的条件。
下图描绘了使用 Amazon Rekognition 的 Amazon A2I 内置工作流。左侧是创建 Amazon Rekognition 人工审核工作流所需的资源：Amazon S3 存储桶、激活条件、工作人员任务模板和工作团队。这些资源用于创建人工审核工作流，也称为流定义。一个箭头指向右侧的工作流的下一步：使用 Amazon Rekognition 配置采用人工审核工作流的人工循环。第二个箭头向右从此步骤直接指向满足了人工审核工作流中指定的激活条件的步骤。这将开始创建人工循环。在图像右侧，人工循环分三个步骤描述：1) 生成工作人员 UI 和工具，使任务可供工作人员使用，2) 工作人员审核输入数据，最后 3) 结果保存在 Amazon S3 中。
在使用 Amazon Rekognition 任务类型时，可以设置以下激活条件：
-
根据标签置信度分数，对由 Amazon Rekognition 标识的标签启动人工审核。
-
随机将图像示例发送给人员以进行审查。
您可以在创建人工审核工作流程时使用 Amazon SageMaker 控制台来设置这些激活条件，也可以创建人工循环激活条件并将其指定JSON为CreateFlowDefinitionAPI操作HumanLoopActivationConditions参数中的输入。要了解如何以JSON格式指定激活条件，请参阅Amazon Augmented AI 中用于人工循环激活条件的 JSON 架构和将人工循环激活条件 JSON 架构与 Amazon Rekognition 结合使用。
注意
在 Amazon Rekognition AWS 中使用增强人工智能时，请在您用来调用的同一区域创建增强人工智能资源。DetectModerationLabels
开始使用：将人工审核集成到 Amazon Rekognition 图像监管作业中
要将人工审核集成到 Amazon Rekognition 中，请参阅以下主题：
在创建流定义后，请参阅将 Augmented AI 与 Amazon Rekognition 结合使用，以了解如何将流定义集成到 Amazon Rekognition 任务中。
使用亚马逊 Rekognition 和亚马逊 A2I 的电子nd-to-end 演示
有关演示如何使用 end-to-end 控制台将 Amazon Rekognition 与 Amazon A2I 配合使用的示例，请参阅。教程：开始使用 Amazon A2I 控制台
要学习如何使用亚马逊 A2I API 创建和开始人工审核，您可以在笔记本实例中使用亚马逊增强人工智能（亚马逊 A2I）与 Amazon Rekognition [示例] 集
A2I Rekognition 工作人员控制台预览
在 Amazon Rekognition 工作流中为工作人员分配审核任务时，工作人员可能会看到类似于下文的用户界面：
您可以在创建人工审核定义时在 SageMaker 控制台中自定义此界面，也可以通过创建和使用自定义模板来自定义此界面。要了解更多信息，请参阅 创建和管理工作人员任务模板。
