In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die Videoanalysefunktionen von Amazon Rekognition Video in der AWS-Konsole verwenden. Amazon Rekognition Video ist ein Deep-Learning-basierter Service für Videoanalysen, der Aktivitäten, Objekte, Persönlichkeiten und unangemessene Inhalte erkennt.

Als Entwickler werden Sie Videomaterial analysieren müssen, wenn Sie ein System zur Videokatalogisierung oder eine Anwendung zur Stimmungsanalyse erstellen möchten. Sie können ein eigenes Machine-Learning-Modell entwerfen, um diese Herausforderung zu meistern, doch dafür sind viel Zeit, Geld und Machine-Learning-Erfahrung erforderlich.

Amazon Rekognition Video bietet eine benutzerfreundliche API, die Echtzeitanalysen von gestreamtem Videomaterial und Gesichtsanalysen ermöglicht. Mit diesem vollständig verwalteten API-gesteuerten Service können Entwickler einfach visuelle Analysen zu bestehenden Anwendungen hinzufügen.

In diesem Tutorial verwenden Sie Amazon Rekognition Video, um den 30-Sekunden-Clip eines Ultimate-Frisbee-Spiels zu analysieren. Bei der Video-Analyse werden automatisch umfangreiche Metadaten extrahiert, die verwendet werden können, um eine durchsuchbare Videobibliothek zu erstellen, Content-Moderation durchzuführen oder personalisierte VIP-Erfahrungen bereitzustellen.

Dieses Tutorial demonstriert die verfügbaren Funktionen der AWS-Befehlszeilenschnittstelle bzw. der Rekognition-API. In Produktionsimplementierungen und für Machbarkeitsnachweise empfehlen wir statt der Amazon Rekognition-Konsole diese programmgesteuerten Schnittstellen.

a.  Öffnen Sie die AWS-Managementkonsole, dann können Sie diese schrittweise Anleitung nebenher geöffnet lassen. Wenn der Bildschirm vollständig geladen ist, geben Sie Ihren Benutzernamen und das Passwort ein, um zu beginnen. Geben Sie dann Rekognition in die Suchleiste ein und wählen Sie Rekognition aus, um die Servicekonsole zu öffnen.

a) Wählen Sie die Option Videoanalyse im linken Navigationsbereich aus, um zu beginnen. Mit dieser Funktion analysieren Sie Videos und erhalten Sie JSON-Feedback.

b) Das vorab hochgeladene Video von Jeff Bezos und Werner Vogels demonstriert, wie Rekognition Video Personen nachverfolgen kann, Aktivitäten bestimmt und Objekte, Persönlichkeiten sowie unangemessene Inhalte erkennt.

c) Klicken Sie zuerst unter Personen auf das Symbol mit Werner Vogels. Beachten Sie, dass das rechte Video jetzt die Zeiträume anzeigt, in denen sich Werner Vogels im Clip befand.

d) Achten Sie jetzt auf die Objekte und Aktivitäten, die in diesem kurzen Clip erkannt wurden. Sie können auf Bart klicken, um die genauen Zeiträume zu sehen, in denen der Bart von Werner Vogel erkannt wurde. Oder Sie können auf Möbel klicken, um zu sehen, wann die Stühle erkannt wurden.

e) Außerdem können Sie sehen, dass keine moderierten Labels erkannt wurden. Mit dieser Funktion können Sie unangemessene Inhalte bestimmen und filtern. Zum Beispiel könnten Sie Bilder mit Nacktheit filtern wollen, aber nicht Bilder mit bloßen Andeutungen.

a) Klicken Sie hier und speichern Sie das Beispielvideo auf Ihrem Desktop.

b) Klicken Sie auf den Abwärtspfeil unter Beispiel auswählen oder eigenes hochladen und dann auf Ihr eigenes Video. Wählen Sie anschließend das Video aus, das Sie gerade auf Ihren Desktop gespeichert haben. Beachten Sie, dass die Videodateien für die kostenlose Demonstration in der Konsole maximal 60 MB haben und 60 Sekunden dauern dürfen.

Nach 40–50 Sekunden ist die Video-Analyse abgeschlossen und die Ergebnisse werden in der Konsole angezeigt.

c) Beachten Sie, dass Rekognition 12 Personen vom Clip erkannt hat. Klicken Sie zum Beispiel auf Mehr anzeigen unter Personen und wählen Sie den Schiedsrichter im orange-schwarz-gestreiften Hemd aus. Sie können in der rechten Video-Analyse die Zeiträume sehen, in denen genau dieser Schiedsrichter im Video erkannt wurde.

d) Klicken Sie auf Objekte und Aktivitäten. Beachten Sie, dass 20 Objekte und Aktivitäten automatisch mit Tags versehen wurden. Klicken Sie zum Beispiel auf Automobil und Sie sehen die Szenen im Video, in denen ein Automobil erkannt wurde.

e) Klicken Sie als Nächstes auf Teamsport und Sie werden bemerken, dass jeder markierte Clip in der rechten Video-Analyse mindestens eines der Labels enthält, die wir in diesem Schritt ausgewählt haben: den Schiedsrichter als Person, ein Automobil als Objekt und Teamsport als Aktivität.

Als Entwickler können Sie die automatischen Metadaten von Videomaterial in Anwendungen nutzen, um Marketing und Werbung zu optimieren, eine durchsuchbare Videobibliothek zu erstellen oder Tracking für detaillierte Sportanalysen einzurichten.

a) Klicken Sie auf Services und wählen Sie S3 aus.

b) Ihr hochgeladenes Video wurde automatisch in einem S3-Bucket gespeichert, deshalb müssen Sie es wieder löschen, damit Ihnen keine Kosten entstehen. Scrollen Sie durch Ihre S3-Buckets und finden Sie den Bucket, der mit rekognition-video-console-demo beginnt. Klicken Sie auf diesen Bucket, wählen Sie alle Medien aus, führen Sie einen Rechtsklick aus und wählen Sie Löschen aus.