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了解重新認知的影像和影片操作
Amazon Rekognition 提供兩個主要的影像和視訊分析API集：
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Amazon Rekognition 圖像：這API是專為分析圖像而設計的。
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Amazon Rekognition Video：這API著重於分析存儲和流式傳輸視頻。
兩者都APIs可以偵測各種圖元，例如面和物件。如需全面瞭解支援的比較和偵測類型，請參閱（詳見）一節了解重認的分析類型。
Amazon Rekognition Image 操作
Amazon Rekognition 映像作業是同步的。輸入和響應的格JSON式。Amazon Rekognition Image 映像操作用於分析 .jpg 或 .png 映像格式的輸入映像檔。傳遞到 Amazon Rekognition Image 操作的映像可儲存於 Amazon S3 儲存貯體中。如果您未使用 AWSCLI，您也可以將 Base64 編碼映像位元組直接傳遞至 Amazon Rekognition 作業。如需詳細資訊，請參閱使用影像。
Amazon Rekognition Video 操作
亞馬遜重新認知影片API有助於分析存放在 Amazon S3 儲存貯體或透過 Amazon Kinesis Video Streams 片。
對於儲存的視訊操作，請注意下列事項：
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操作是異步的。
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必須使用「開始」操作來啟動分析（例如，對StartFaceDetection於存儲的視頻中的臉部檢測）。
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分析的完成狀態會發佈至 Amazon SNS 主題。
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若要擷取分析結果，請使用對應的「取得」作業 (例如 GetFaceDetection)。
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如需詳細資訊，請參閱使用儲存的視訊分析。
對於串流視訊分析：
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功能包括 Rekognition 視訊集合中的臉部搜尋和標籤 (物件或概念) 偵測。
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標籤的分析結果會以亞馬遜SNS和 Amazon S3 通知的形式傳送。
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臉部搜尋結果會輸出至 Kinesis 資料串流。
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串流視訊分析的管理是透過 Amazon Rekognition Video 串流處理器完成的 (例如，使用建立處理器)。CreateStreamProcessor
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如需詳細資訊，請參閱使用串流視訊事件。
每個影片分析作業都會傳回正在分析之影片的相關中繼資料，以及工作 ID 和工作標籤。視訊的「標籤偵測」和「內容協調」等作業可依時間戳記或標籤名稱排序，並依時間戳記或區段彙總結果。
非儲存與以儲存為基礎的操作
Amazon Rekognition 操作將依組分為以下類別。
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非儲存API操作 — 在這些操作中，Amazon Rekognition 不會保留任何資訊。您提供輸入映像與影片，操作將執行分析並傳回結果，但 Amazon Rekognition 不會儲存任何內容。如需詳細資訊，請參閱非儲存操作。
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以儲存為基礎的API操作 — Amazon Rekognition 伺服器可將偵測到的臉部資訊儲存在稱為集合的容器中。Amazon Rekognition 提供額外的API操作，您可以用來搜尋持續的臉部資訊以進行臉部比對。如需詳細資訊，請參閱以儲存為基礎的API作業。
使用AWSSDK或HTTP呼叫 Amazon Reko API gnition 操作
您可以使用AWSSDK或直接使用來呼叫 Amazon Rekognition API 作業。HTTP除非您有充分的理由不這樣做，否則您應該始終使用 AWSSDK. 本節中的 Java 範例使用 AWSSDK. 未提供 Java 專案檔案，但您可以使用 Eclipse 的AWS工具組來開發使用 Java 的AWS應用程式。
的. NET本節中的範例使用 AWS SDK for .NET. 您可以使用AWS Toolkit for Visual Studio來開發AWS應用程式。 NET。它包括實用的範本和AWS資源管理器，用於部署應用程式和管理服務。
本指南中的API參考資料涵蓋了使用. HTTP 如需 Java 參考資訊，請參閱 AWS SDK for Java。
您可以使用的 Amazon Rekognition 服務端點會記錄在AWS區域和端點上。
使用呼叫 Amazon Rekognition 時HTTP，請使用操作。POST HTTP
