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# Arbeiten mit Streaming-Videoereignissen
Sie können Amazon Rekognition Video verwenden, um Gesichter oder Objekte in Streaming-Videos zu erkennen und zu identifizieren. Amazon Rekognition Video verwendet Amazon Kinesis Video Streams, um einen Videostrom zu empfangen und zu verarbeiten. Sie erstellen einen Stromprozessor mit Parametern, die angeben, was der Stromprozessor aus dem Videostrom erkennen soll. Rekognition sendet Labelerkennungsergebnisse von Streaming-Videoereignissen als Amazon-SNS- und Amazon-S3-Benachrichtigungen. Rekognition gibt die Ergebnisse der Gesichtssuche in einen Kinesis-Datenstrom aus.
Die Stromprozessoren für die Gesichtssuche verwenden `FaceSearchSettings`, um nach Gesichtern aus einer Sammlung zu suchen. Weitere Informationen zur Implementierung von Stromprozessoren für die Gesichtssuche zur Analyse von Gesichtern in Streaming-Videos finden Sie unter [Suchen nach Gesichtern in einer Sammlung im Streaming-Video](collections-streaming.md).
Stromprozessoren zur Labelerkennung verwenden `ConnectedHomeSettings`, um bei Streaming-Videoereignissen nach Personen, Paketen und Haustieren zu suchen. Weitere Informationen zum Implementieren von Stromprozessoren zur Labelerkennung finden Sie unter [Erkennung von Labels in Streaming-Videoereignissen](streaming-video-detect-labels.md).
## Überblick über den Betrieb des Amazon-Rekognition-Video-Stromprozessors
Sie beginnen die Analyse eines Streaming-Videos, indem Sie einen Amazon-Rekognition-Videostromprozessor starten und das Video in Amazon Rekognition Video streamen. Mit einem Amazon-Rekognition-Video-Stromprozessor können Sie Stromprozessoren starten, beenden und verwalten. Sie erstellen einen Stream-Prozessor, indem Sie [CreateStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateStreamProcessor.html) aufrufen. Zu den Anforderungsparametern für die Erstellung eines Streamprozessors für die Gesichtssuche gehören die Amazon-Ressourcennamen (ARNs) für den Kinesis-Videostream, den Kinesis-Datenstream und die Kennung für die Sammlung, die zur Erkennung von Gesichtern im Streaming-Video verwendet wird. Zu den Anforderungsparametern für die Erstellung eines Streamprozessors für die Sicherheitsüberwachung gehören die Amazon-Ressourcennamen (ARNs) für den Kinesis-Videostream und das Amazon SNS-Thema, die Objekttypen, die Sie im Videostream erkennen möchten, und Informationen für einen Amazon S3 S3-Bucket für die Ausgabeergebnisse. Auch ein Name, den Sie für den Stromprozessor angeben, gehört dazu.
Sie starten die Verarbeitung eines Videos durch Aufrufen der [StartStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartStreamProcessor.html)-Operation. Um Statusinformationen für einen Stream-Prozessor zu erhalten, machen Sie den Aufruf [DescribeStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeStreamProcessor.html). Andere Operationen, die Sie aufrufen können [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TagResource.html), sind das Markieren eines Stream-Prozessors und [DeleteStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteStreamProcessor.html)das Löschen eines Stream-Prozessors. Wenn Sie einen Stream-Prozessor für die Gesichtssuche verwenden, können Sie ihn auch [StopStreamProcessor](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StopStreamProcessor.html)zum Stoppen eines Stream-Prozessors verwenden. Um eine Liste der Stream-Prozessoren in Ihrem Konto zu erhalten, rufen Sie [ListStreamProcessors](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListStreamProcessors.html) auf.
Nachdem der Stromprozessor gestartet wurde, streamen Sie das Video über den Kinesis-Videostrom, den Sie in `CreateStreamProcessor` angegeben haben, in Amazon Rekognition Video. Sie können den Kinesis Video Streams [PutMedia](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/API_dataplane_PutMedia.html)SDK-Vorgang verwenden, um Video in den Kinesis-Videostream zu übertragen. Ein Beispiel finden Sie unter [PutMediaAPI-Beispiel](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/examples-putmedia.html).
Informationen darüber, wie Ihre Anwendung Amazon-Rekognition-Video-Analyseergebnisse von einem Gesichtssuche-Stromprozessor verarbeiten kann, finden Sie unter [Lesen von Streaming-Video-Analyseergebnissen](streaming-video-kinesis-output.md).
# Hinzufügen von Tags zu einem neuen Stromprozessor
Sie können Amazon-Rekognition-Stromprozessoren mithilfe von Tags identifizieren, organisieren, suchen und filtern. Jedes Tag ist ein Label, das aus einem benutzerdefinierten Schlüssel und Wert besteht.
Sie können einem Stromprozessor hinzufügen, während Sie ihn mit der `CreateStreamProcessor`-Operation erstellen. Geben Sie ein oder mehrere Tags im `Tags`-Array-Eingabeparameter an. Im Folgenden sehen Sie ein JSON-Beispiel für die Anforderung von `CreateStreamProcessor` mit Tags.
```
{
"Name": "streamProcessorForCam",
"Input": {
"KinesisVideoStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:nnnnnnnnnnnn:stream/inputVideo"
}
},
"Output": {
"KinesisDataStream": {
"Arn": "arn:aws:kinesis:us-east-1:nnnnnnnnnnnn:stream/outputData"
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::nnnnnnnnnnn:role/roleWithKinesisPermission",
"Settings": {
"FaceSearch": {
"CollectionId": "collection-with-100-faces",
"FaceMatchThreshold": 85.5
},
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
```
# Hinzufügen von Tags zu einem bestehenden Stromprozessor
Sie können Amazon-Rekognition-Stromprozessoren mithilfe von Tags identifizieren, organisieren, suchen und filtern. Jedes Tag ist eine Bezeichnung, die aus einem benutzerdefinierten Schlüssel und Wert besteht.
Verwenden Sie die `TagResource`-Operation, um einem vorhandenen Stromprozessor ein oder mehr Tags hinzuzufügen. Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) (`ResourceArn`) des Stromprozessors an und die Tags (`Tags`), die Sie hinzufügen möchten. Das folgende Beispiel zeigt, wie zwei Tags hinzugefügt werden.
```
aws rekognition tag-resource --resource-arn resource-arn \
--tags '{"key1":"value1","key2":"value2"}'
```
**Anmerkung**
Wenn Sie den Amazon-Ressourcennamen des Stromprozessors nicht kennen, können Sie die `DescribeStreamProcessor`-Operation verwenden.
# Hinzufügen von Tags in einem Stromprozessor
Sie können Amazon-Rekognition-Stromprozessoren mithilfe von Tags identifizieren, organisieren, suchen und filtern. Jedes Tag ist eine Bezeichnung, die aus einem benutzerdefinierten Schlüssel und Wert besteht.
Um die an einen Stromprozessor angehängten Tags aufzulisten, verwenden Sie die `ListTagsForResource`-Operation und geben Sie den ARN des Stromprozessors an (`ResourceArn`). Die Antwort ist eine Zuordnung von Tag-Schlüsseln und -Werten, die an den angegebenen Stromprozessor angehängt sind.
```
aws rekognition list-tags-for-resource --resource-arn resource-arn
```
In der Ausgabe wird eine Liste von Tags angezeigt, die an den Stromprozessor angehängt sind:
```
{
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
```
# Löschen von Tags von einem Stromprozessor
Sie können Amazon-Rekognition-Stromprozessoren mithilfe von Tags identifizieren, organisieren, suchen und filtern. Jedes Tag ist eine Bezeichnung, die aus einem benutzerdefinierten Schlüssel und Wert besteht.
Verwenden Sie die `UntagResource`-Operation, um ein oder mehr Tags von einem Stromprozessor zu entfernen. Geben Sie den ARN des Modells (`ResourceArn`) und die Tag-Schlüssel (`Tag-Keys`) an, die Sie entfernen möchten.
```
aws rekognition untag-resource --resource-arn resource-arn \
--tag-keys '["key1","key2"]'
```
Alternativ können Sie Tag-Schlüssel in diesem Format angeben:
```
--tag-keys key1,key2
```