分析视频和提取丰富的元数据

使用 Amazon Rekognition Video

在本教程中,您将学习如何使用 AWS 控制台来使用 Amazon Rekognition Video 中的视频分析功能。Amazon Rekognition Video 是一种由深度学习提供支持的视频分析服务,可以检测活动,识别物体、名人和不当内容。

如果您在开发视频编目系统或情感分析应用,那么视频分析就是您作为开发人员要面对的挑战。建立您的个人机器学习模型,该难题即可解决,但是这样做需要机器学习的专业知识,而且费时、昂贵。

Amazon Rekognition Video 提供了易于使用的 API,能实时分析流视频和面部表情。这款全托管的 API 驱动服务使开发人员能够轻松地将视觉分析添加到现有应用。

在此教程中,您将使用 Amazon Rekognition Video 来分析一个 Ultimate Frisbee 游戏的 30 秒片段。自动分析视频会提取丰富的元数据,可用于创建可搜索视频库,进行内容审核或提供个性化的 VIP 体验。

本教程演示了在使用 AWS CLI 或 Rekognition API 时可用的功能。对于生产或概念验证实现,我们建议使用这些编程接口,而不是 Amazon Rekognition 控制台。

使用此教程需要拥有 AWS 账户

Amazon Rekognition 不收取任何额外费用。您在本教程中创建的资源符合免费套餐条件。 

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第 1 步:进入 Amazon Rekognition 控制台


a.  打开 AWS 管理控制台,您就可以让本分步指南处于打开状态。此屏幕加载后,请输入您的用户名和密码以便开始操作。在搜索栏中输入 Rekognition,然后选择 Rekognition 以便打开服务控制台。

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第 2 步:理解功能特点

在此步骤中,您将操作 Rekognition Video 控制台,并了解通过 Rekognition API 提供的每项功能的特点。


a) 要开始,请在左侧的面板导航中选择视频分析。此功能允许您分析视频并接收 JSON 响应。

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b) 预上传的 Jeff Bezos 和 Werner Vogels 的视频演示了 Rekognition Video 如何跟踪人物,检测活动,以及识别物体、名人和不当内容。

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c) 首先,在人物下,单击 Werner Vogels 图标。注意右侧视频现在显示了 Werner 在片段中所处的时刻。

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d) 接下来,注意短视频里的检测到的物体和活动。您可单击胡子,查看检测到 Werner 的胡子的准确时间,或单击家具,查看检测到椅子的时刻。

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e) 您还可以看到,没有检测到审核标记。这个功能让您能筛除不当内容。例如,您可能想要筛除含有裸露内容的图像,但保留含有性暗示内容的图像。

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第 3 步:上传并分析视频

在此步骤中,您将下载一个 30 秒的视频片段(我们将在这部分教程里使用这段视频),然后将其上传到 Rekognition 控制台,以便进行分析。


a) 单击此处,将示例视频保存到桌面。

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b) 单击选择示例或上传您自己的示例下的向下箭头,单击您自己的视频,然后选择您刚刚下载到桌面的视频片段。请注意,要在控制台中免费演示,视频文件的大小不能超过 60 mb,长度不能超过 60 秒。

40-50 秒后,视频分析完成,结果将在控制台显示。

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c) 请注意,Rekognition 从片段中检测到了 12 人。例如,单击人物下的显示更多,然后选择身穿黑橙相间条纹衫的裁判。您可以在右边的视频分析里看到,这位裁判在视频中被检测到的准确时间。

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d) 单击物体和活动。请注意,系统自动标记了 20 个物体和活动。例如,单击汽车,查看视频中检测到汽车的画面。

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e) 接下来,单击团队运动,并注意,右侧视频分析中标记的每一片段都至少包含一个我们在此步骤中选择的标签:“人物”下的裁判,“物体”下的汽车,以及活动下的“团队运动”。

对开发人员而言,视频片段的自动元数据可用于应用程序,改善营销及广告效果,创建可搜索视频库,或建立运动跟踪来提供丰富的体育比赛分析。

 

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第 4 步:删除资源


a) 单击服务并选择 S3

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b) 您上传的视频已被自动保存到 S3 存储桶,您需要将其删除,以确保它不会产生费用。滚动查看您的 S3 存储桶并找到以 rekognition-video-console-demo 开头的存储桶。单击该存储桶并选择所有媒体,然后单击右键并选择删除

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恭喜!

您已经学会使用 Rekognition 控制台来分析视频。您还可以使用 Rekognition API 执行此功能,以便大规模执行操作。如果您需要创建可搜索资料库,创建应用程序来寻找失踪人或重要人物,或检测不安全视频,请使用 Amazon Rekognition Video。

 

 

了解更多

使用此开发人员指南,了解关于 Amazon Rekognition 功能的更多信息。

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