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.

# Erkennung unangemessener gespeicherter Videos
<a name="procedure-moderate-videos"></a>

Die Erkennung unangemessener oder anstößiger Inhalte in gespeicherten Videos mit Amazon Rekognition Video ist eine asynchrone Operation. Rufen Sie an, um unangemessene oder anstößige Inhalte zu erkennen [StartContentModeration](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartContentModeration.html). Das Amazon-Simple-Notification-Service-Thema, zu dem Amazon Rekognition Video die Ergebnisse der Objekterkennung und den Abschlussstatus einer Videoanalyse-Operation veröffentlicht. Wenn die Videoanalyse erfolgreich ist, rufen Sie [GetContentModeration](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetContentModeration.html) auf, um die Analyseergebnisse abzurufen. Weitere Informationen zum Starten der Videoanalyse und zum Abrufen der Ergebnisse finden Sie unter [Amazon-Rekognition-Video-Operationen aufrufen](api-video.md). Eine Liste der Moderationslabels in Amazon Rekognition finden Sie unter [Verwenden der Bild- und Videomoderations-APIs](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/moderation.html#moderation-api).

 Dieses Verfahren erweitert den Code in [Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK)](video-analyzing-with-sqs.md), der eine Amazon-Simple-Queue-Service-Warteschlange verwendet, um den Abschlussstatus einer Videoanalyseanforderung zu erhalten.

**So erkennen Sie unangemessene oder anstößige Inhalte in einem Video, das in einem Amazon-S3-Bucket (SDK) gespeichert ist**

1. Führen Sie [Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK)](video-analyzing-with-sqs.md) aus.

1. Fügen Sie den folgenden Code in der Klasse `VideoDetect` ein, die Sie in Schritt 1 erstellt haben.

------
#### [ Java ]

   ```
       //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
       //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
           //Content moderation ==================================================================
           private static void StartUnsafeContentDetection(String bucket, String video) throws Exception{
           
               NotificationChannel channel= new NotificationChannel()
                       .withSNSTopicArn(snsTopicArn)
                       .withRoleArn(roleArn);
               
               StartContentModerationRequest req = new StartContentModerationRequest()
                       .withVideo(new Video()
                               .withS3Object(new S3Object()
                                   .withBucket(bucket)
                                   .withName(video)))
                       .withNotificationChannel(channel);
                                    
                                    
                
                StartContentModerationResult startModerationLabelDetectionResult = rek.startContentModeration(req);
                startJobId=startModerationLabelDetectionResult.getJobId();
                
            } 
            
            private static void GetUnsafeContentDetectionResults() throws Exception{
                
                int maxResults=10;
                String paginationToken=null;
                GetContentModerationResult moderationLabelDetectionResult =null;
                
                do{
                    if (moderationLabelDetectionResult !=null){
                        paginationToken = moderationLabelDetectionResult.getNextToken();
                    }
                    
                    moderationLabelDetectionResult = rek.getContentModeration(
                            new GetContentModerationRequest()
                                .withJobId(startJobId)
                                .withNextToken(paginationToken)
                                .withSortBy(ContentModerationSortBy.TIMESTAMP)
                                .withMaxResults(maxResults));
                            
                    
           
                    VideoMetadata videoMetaData=moderationLabelDetectionResult.getVideoMetadata();
                        
                    System.out.println("Format: " + videoMetaData.getFormat());
                    System.out.println("Codec: " + videoMetaData.getCodec());
                    System.out.println("Duration: " + videoMetaData.getDurationMillis());
                    System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.getFrameRate());
                        
                        
                    //Show moderated content labels, confidence and detection times
                    List<ContentModerationDetection> moderationLabelsInFrames= 
                            moderationLabelDetectionResult.getModerationLabels();
                 
                    for (ContentModerationDetection label: moderationLabelsInFrames) { 
                        long seconds=label.getTimestamp()/1000;
                        System.out.print("Sec: " + Long.toString(seconds));
                        System.out.println(label.getModerationLabel().toString());
                        System.out.println();           
                    }  
                } while (moderationLabelDetectionResult !=null && moderationLabelDetectionResult.getNextToken() != null);
                
            }
   ```

   Ersetzen Sie in der Funktion `main` die folgenden Zeilen: 

   ```
           StartLabelDetection(amzn-s3-demo-bucket, video);
   
           if (GetSQSMessageSuccess()==true)
           	GetLabelDetectionResults();
   ```

   mit:

   ```
           StartUnsafeContentDetection(amzn-s3-demo-bucket, video);
   
           if (GetSQSMessageSuccess()==true)
           	GetUnsafeContentDetectionResults();
   ```

------
#### [ Java V2 ]

   Dieser Code stammt aus dem AWS Documentation SDK Examples GitHub Repository. Das vollständige Beispiel finden Sie [hier](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/VideoDetectInappropriate.java).

   ```
   import software.amazon.awssdk.regions.Region;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.NotificationChannel;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Video;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartContentModerationRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartContentModerationResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetContentModerationResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetContentModerationRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.VideoMetadata;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ContentModerationDetection;
   import java.util.List;
   
   /**
    * Before running this Java V2 code example, set up your development
    * environment, including your credentials.
    *
    * For more information, see the following documentation topic:
    *
    * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
    */
   public class VideoDetectInappropriate {
       private static String startJobId = "";
   
       public static void main(String[] args) {
   
           final String usage = """
   
                   Usage:    <bucket> <video> <topicArn> <roleArn>
   
                   Where:
                      bucket - The name of the bucket in which the video is located (for example, (for example, myBucket).\s
                      video - The name of video (for example, people.mp4).\s
                      topicArn - The ARN of the Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic.\s
                      roleArn - The ARN of the AWS Identity and Access Management (IAM) role to use.\s
                   """;
   
           if (args.length != 4) {
               System.out.println(usage);
               System.exit(1);
           }
   
           String bucket = args[0];
           String video = args[1];
           String topicArn = args[2];
           String roleArn = args[3];
           Region region = Region.US_EAST_1;
           RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
                   .region(region)
                   .build();
   
           NotificationChannel channel = NotificationChannel.builder()
                   .snsTopicArn(topicArn)
                   .roleArn(roleArn)
                   .build();
   
           startModerationDetection(rekClient, channel, bucket, video);
           getModResults(rekClient);
           System.out.println("This example is done!");
           rekClient.close();
       }
   
       public static void startModerationDetection(RekognitionClient rekClient,
               NotificationChannel channel,
               String bucket,
               String video) {
   
           try {
               S3Object s3Obj = S3Object.builder()
                       .bucket(bucket)
                       .name(video)
                       .build();
   
               Video vidOb = Video.builder()
                       .s3Object(s3Obj)
                       .build();
   
               StartContentModerationRequest modDetectionRequest = StartContentModerationRequest.builder()
                       .jobTag("Moderation")
                       .notificationChannel(channel)
                       .video(vidOb)
                       .build();
   
               StartContentModerationResponse startModDetectionResult = rekClient
                       .startContentModeration(modDetectionRequest);
               startJobId = startModDetectionResult.jobId();
   
           } catch (RekognitionException e) {
               System.out.println(e.getMessage());
               System.exit(1);
           }
       }
   
       public static void getModResults(RekognitionClient rekClient) {
           try {
               String paginationToken = null;
               GetContentModerationResponse modDetectionResponse = null;
               boolean finished = false;
               String status;
               int yy = 0;
   
               do {
                   if (modDetectionResponse != null)
                       paginationToken = modDetectionResponse.nextToken();
   
                   GetContentModerationRequest modRequest = GetContentModerationRequest.builder()
                           .jobId(startJobId)
                           .nextToken(paginationToken)
                           .maxResults(10)
                           .build();
   
                   // Wait until the job succeeds.
                   while (!finished) {
                       modDetectionResponse = rekClient.getContentModeration(modRequest);
                       status = modDetectionResponse.jobStatusAsString();
   
                       if (status.compareTo("SUCCEEDED") == 0)
                           finished = true;
                       else {
                           System.out.println(yy + " status is: " + status);
                           Thread.sleep(1000);
                       }
                       yy++;
                   }
   
                   finished = false;
   
                   // Proceed when the job is done - otherwise VideoMetadata is null.
                   VideoMetadata videoMetaData = modDetectionResponse.videoMetadata();
                   System.out.println("Format: " + videoMetaData.format());
                   System.out.println("Codec: " + videoMetaData.codec());
                   System.out.println("Duration: " + videoMetaData.durationMillis());
                   System.out.println("FrameRate: " + videoMetaData.frameRate());
                   System.out.println("Job");
   
                   List<ContentModerationDetection> mods = modDetectionResponse.moderationLabels();
                   for (ContentModerationDetection mod : mods) {
                       long seconds = mod.timestamp() / 1000;
                       System.out.print("Mod label: " + seconds + " ");
                       System.out.println(mod.moderationLabel().toString());
                       System.out.println();
                   }
   
               } while (modDetectionResponse != null && modDetectionResponse.nextToken() != null);
   
           } catch (RekognitionException | InterruptedException e) {
               System.out.println(e.getMessage());
               System.exit(1);
           }
       }
   }
   ```

------
#### [ Python ]

   ```
   #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
       # ============== Unsafe content =============== 
       def StartUnsafeContent(self):
           response=self.rek.start_content_moderation(Video={'S3Object': {'Bucket': self.bucket, 'Name': self.video}},
               NotificationChannel={'RoleArn': self.roleArn, 'SNSTopicArn': self.snsTopicArn})
   
           self.startJobId=response['JobId']
           print('Start Job Id: ' + self.startJobId)
   
       def GetUnsafeContentResults(self):
           maxResults = 10
           paginationToken = ''
           finished = False
   
           while finished == False:
               response = self.rek.get_content_moderation(JobId=self.startJobId,
                                                   MaxResults=maxResults,
                                                   NextToken=paginationToken,
                                                   SortBy="NAME",
                                                   AggregateBy="TIMESTAMPS")
   
               print('Codec: ' + response['VideoMetadata']['Codec'])
               print('Duration: ' + str(response['VideoMetadata']['DurationMillis']))
               print('Format: ' + response['VideoMetadata']['Format'])
               print('Frame rate: ' + str(response['VideoMetadata']['FrameRate']))
               print()
   
               for contentModerationDetection in response['ModerationLabels']:
                   print('Label: ' +
                       str(contentModerationDetection['ModerationLabel']['Name']))
                   print('Confidence: ' +
                       str(contentModerationDetection['ModerationLabel']['Confidence']))
                   print('Parent category: ' +
                       str(contentModerationDetection['ModerationLabel']['ParentName']))
                   print('Timestamp: ' + str(contentModerationDetection['Timestamp']))
                   print()
   
               if 'NextToken' in response:
                   paginationToken = response['NextToken']
               else:
                   finished = True
   ```

   Ersetzen Sie in der Funktion `main` die folgenden Zeilen:

   ```
       analyzer.StartLabelDetection()
       if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
           analyzer.GetLabelDetectionResults()
   ```

   mit:

   ```
       analyzer.StartUnsafeContent()
       if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
           analyzer.GetUnsafeContentResults()
   ```

------
**Anmerkung**  
Wenn Sie zusätzlich zu [Analysieren eines in einem Amazon S3-Bucket gespeicherten Videos mit Java oder Python (SDK)](video-analyzing-with-sqs.md) bereits ein anderes Videobeispiel ausgeführt haben, ist der zu ersetzende Code möglicherweise anders.

1. Führen Sie den Code aus. Eine Liste der im Video erkannten unangemessenen Inhaltslabels wird angezeigt.

## GetContentModeration Antwort auf den Vorgang
<a name="getcontentmoderation-operationresponse"></a>

Die `GetContentModeration`-Antwort ist ein Array, `ModerationLabels`, von [ContentModerationDetection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ContentModerationDetection.html)-Objekten. Das Array enthält ein Element für jede Erkennung eines Labels unangemessener Inhalte. [ModerationLabel](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ModerationLabel.html)Enthält innerhalb eines `ContentModerationDetectionObject` Objekts Informationen zu einem erkannten Objekt mit unangemessenem oder anstößigem Inhalt. `Timestamp`ist der Zeitpunkt in Millisekunden ab dem Start des Videos, zu dem das Label erkannt wurde. Die Labels sind hierarchisch in der Weise organisiert, in der die Labels von der Analyse von Bildern mit unangemessenen Inhalten erkannt wurden. Weitere Informationen finden Sie unter [Inhalte moderieren](moderation.md).

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Antwort von `GetContentModeration`, sortiert nach `NAME` und aggregiert nach `TIMESTAMPS`.

```
{
    "JobStatus": "SUCCEEDED",
    "VideoMetadata": {
        "Codec": "h264",
        "DurationMillis": 54100,
        "Format": "QuickTime / MOV",
        "FrameRate": 30.0,
        "FrameHeight": 462,
        "FrameWidth": 884,
        "ColorRange": "LIMITED"
    },
    "ModerationLabels": [
        {
            "Timestamp": 36000,
            "ModerationLabel": {
                "Confidence": 52.451576232910156,
                "Name": "Alcohol",
                "ParentName": "",
                "TaxonomyLevel": 1
            },
            "ContentTypes": [
                {
                    "Confidence": 99.9999008178711,
                    "Name": "Animated"
                }
            ]
        },
        {
            "Timestamp": 36000,
            "ModerationLabel": {
                "Confidence": 52.451576232910156,
                "Name": "Alcoholic Beverages",
                "ParentName": "Alcohol",
                "TaxonomyLevel": 2
            },
            "ContentTypes": [
                {
                    "Confidence": 99.9999008178711,
                    "Name": "Animated"
                }
            ]
        }
    ],
    "ModerationModelVersion": "7.0",
    "JobId": "a1b2c3d4...",
    "Video": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
            "Name": "video-name.mp4"
        }
    },
    "GetRequestMetadata": {
        "SortBy": "TIMESTAMP",
        "AggregateBy": "TIMESTAMPS"
    }
}
```

 Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Antwort von `GetContentModeration`, sortiert nach `NAME` und aggregiert nach `SEGMENTS`. 

```
{
    "JobStatus": "SUCCEEDED",
    "VideoMetadata": {
        "Codec": "h264",
        "DurationMillis": 54100,
        "Format": "QuickTime / MOV",
        "FrameRate": 30.0,
        "FrameHeight": 462,
        "FrameWidth": 884,
        "ColorRange": "LIMITED"
    },
    "ModerationLabels": [
        {
            "Timestamp": 0,
            "ModerationLabel": {
                "Confidence": 0.0003000000142492354,
                "Name": "Alcohol Use",
                "ParentName": "Alcohol",
                "TaxonomyLevel": 2
            },
            "StartTimestampMillis": 0,
            "EndTimestampMillis": 29520,
            "DurationMillis": 29520,
            "ContentTypes": [
                {
                    "Confidence": 99.9999008178711,
                    "Name": "Illustrated"
                },
                {
                    "Confidence": 99.9999008178711,
                    "Name": "Animated"
                }
            ]
        }
    ],
    "ModerationModelVersion": "7.0",
    "JobId": "a1b2c3d4...",
    "Video": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
            "Name": "video-name.mp4"
        }
    },
    "GetRequestMetadata": {
        "SortBy": "TIMESTAMP",
        "AggregateBy": "SEGMENTS"
    }
}
```