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# Amazon Rekognition 的運作方式
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Amazon Rekognition 提供兩個 API 集進行視覺化分析：
+  用於影像分析的 Amazon Rekognition Image 
+  用於影片分析的 Amazon Rekognition Video 

**影像分析**

透過 Amazon Rekognition Image，您的應用程式可以：
+ 偵測影像中的物件、場景和概念
+ 辨識名人
+ 偵測各種語言的文字
+ 偵測明確、不適當或暴力的內容或映像
+ 偵測、分析和比較臉部和臉部屬性，例如年齡和情緒
+ 偵測 PPE 是否存在

使用案例包括增強相片應用程式、編目影像和調節內容。

**影片分析**

透過 Amazon Rekognition Video，您的應用程式可以：
+ 跨影片影格追蹤人物和物件
+ 辨識物件
+ 辨識名人
+ 搜尋感興趣的人的儲存和串流影片
+ 分析臉部是否有年齡和情緒等屬性
+ 偵測明確、不適當或暴力的內容或映像
+ 依時間戳記和區段彙總和排序分析結果
+ 偵測串流影片中的人物、寵物和套件

使用案例包括影片分析、編目影片，以及篩選不適當的內容。

**主要功能**
+ 強大的深度學習分析
+ 物件、場景、臉部、文字的高準確度偵測
+ 易於使用的 API 可整合至應用程式
+ 根據您的資料調整的可自訂模型
+ 媒體程式庫的可擴展分析



Amazon Rekognition 可讓您透過訓練自訂轉接器來增強特定深度學習模型的準確性。例如，使用 Amazon Rekognition Custom Moderation，您可以使用您的映像訓練自訂轉接器來調整 Amazon Rekognition 的基本映像分析模型。如需詳細資訊，請參閱[使用自訂管制提高準確性](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/moderation-custom-moderation.html)。

下列各節涵蓋 Amazon Rekognition 提供的分析類型，以及 Amazon Rekognition Image 和 Amazon Rekognition Video 操作的概觀。同時也將說明非儲存體與儲存體操作間的差別。

若要示範 Amazon Rekognition APIs，您可以參閱[步驟 3：開始使用 AWS CLI 和 AWS 開發套件 API](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/get-started-exercise.html)，其中涵蓋在 AWS 主控台中試用 Rekognition。

**Topics**
+ [了解 Rekognition 的分析類型](how-it-works-types.md)
+ [了解 Rekognition 的映像和影片操作](how-it-works-operations-intro.md)
+ [了解非儲存和儲存 API 操作](how-it-works-storage-non-storage.md)
+ [了解模型版本控制](face-detection-model.md)