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# Amazon Rekognition 的工作原理
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Amazon Rekognition 提供了两个 API 集用于视觉分析：
+  Amazon Rekognition Image 用于图像分析 
+  Amazon Rekognition Video 用于视频分析 

**图像分析**

借助 Amazon Rekognition Image，您的应用程序可以：
+ 检测图像中的对象、场景和概念
+ 识别名人
+ 检测多种语言的文本
+ 检测露骨、不当或暴力的内容或图像
+ 检测、分析和比较人脸以及人脸属性，例如年龄和情绪
+ 检测是否佩戴个人防护设备

使用案例包括增强照片应用程序、对图像进行分类以及对内容进行审核。

**视频分析**

借助 Amazon Rekognition Video，您的应用程序可以：
+ 跨视频帧跟踪人物和对象
+ 识别对象
+ 识别名人
+ 搜索存储视频和流视频，寻找相关的人
+ 分析人脸属性，例如年龄和情绪
+ 检测露骨、不当或暴力的内容或图像
+ 按时间戳和分段对分析结果进行汇总和排序
+ 检测流视频中的人物、宠物和包裹

使用案例包括视频分析、对视频进行分类以及筛选不当内容。

**主要特征**
+ 强大的深度学习分析
+ 高精度的对象、场景、人脸、文本检测
+ 可集成到应用程序中的易于使用的 API
+ 根据您的数据调整的可自定义模型
+ 可扩展的媒体库分析



Amazon Rekognition 允许您通过训练自定义适配器来提高其某些深度学习模型的准确性。例如，使用 Amazon Rekognition 自定义审核，您可以通过使用图像训练自定义适配器来调整 Amazon Rekognition 的基础图像分析模型。有关更多信息，请参阅[使用自定义审核提高准确性](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/moderation-custom-moderation.html)。

以下章节将介绍 Amazon Rekognition 提供的分析类型，并概述 Amazon Rekognition Image 和 Amazon Rekognition Video 操作。此外，还涵盖非存储操作与存储操作之间的差别。

要演示 Amazon Rekognition API，[你可以看到第 3 步：开始使用 AWS CLI 和 AWS SDK API，其中包括在](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/get-started-exercise.html)控制台中试用 Rekognition。 AWS 

**Topics**
+ [了解 Rekognition 的分析类型](how-it-works-types.md)
+ [了解 Rekognition 的图像和视频操作](how-it-works-operations-intro.md)
+ [了解非存储和存储 API 操作](how-it-works-storage-non-storage.md)
+ [了解模型版本控制](face-detection-model.md)