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Reconnaissance de célébrités dans une vidéo stockée
La reconnaissance de célébrités Vidéo Amazon Rekognition dans des vidéos stockées est une opération asynchrone. Pour reconnaître des célébrités dans une vidéo enregistrée, utilisez cette option StartCelebrityRecognitionpour démarrer l'analyse vidéo. Vidéo Amazon Rekognition publie l’état d’achèvement de l’opération d’analyse vidéo dans une rubrique Amazon Simple Notification Service. Si l'analyse vidéo aboutit, appelez GetCelebrityRecognition pour obtenir les résultats de cette opération. Pour plus d’informations sur le démarrage de l’analyse vidéo et l’obtention des résultats, consultez Appeler les opérations de Vidéo Amazon Rekognition.
Cette procédure s’appuie sur le code figurant dans Analyse d’une vidéo stockée dans un compartiment Amazon S3 avec Java or Python (SDK), qui utilise une file d’attente Amazon SQS pour obtenir le statut d’achèvement d’une demande d’analyse vidéo. Pour exécuter cette procédure, vous avez besoin d’un fichier vidéo qui contient un ou plusieurs visages de célébrités.
Pour détecter des célébrités dans une vidéo stockée dans un compartiment S3; (kit SDK)
Effectuez une Analyse d’une vidéo stockée dans un compartiment Amazon S3 avec Java or Python (SDK).
Ajoutez le code suivant à la classe VideoDetect que vous avez créée à l’étape 1.
- 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.)
// Celebrities=====================================================================
private static void StartCelebrityDetection(String bucket, String video) throws Exception{
NotificationChannel channel= new NotificationChannel()
.withSNSTopicArn(snsTopicArn)
.withRoleArn(roleArn);
StartCelebrityRecognitionRequest req = new StartCelebrityRecognitionRequest()
.withVideo(new Video()
.withS3Object(new S3Object()
.withBucket(bucket)
.withName(video)))
.withNotificationChannel(channel);
StartCelebrityRecognitionResult startCelebrityRecognitionResult = rek.startCelebrityRecognition(req);
startJobId=startCelebrityRecognitionResult.getJobId();
}
private static void GetCelebrityDetectionResults() throws Exception{
int maxResults=10;
String paginationToken=null;
GetCelebrityRecognitionResult celebrityRecognitionResult=null;
do{
if (celebrityRecognitionResult !=null){
paginationToken = celebrityRecognitionResult.getNextToken();
}
celebrityRecognitionResult = rek.getCelebrityRecognition(new GetCelebrityRecognitionRequest()
.withJobId(startJobId)
.withNextToken(paginationToken)
.withSortBy(CelebrityRecognitionSortBy.TIMESTAMP)
.withMaxResults(maxResults));
System.out.println("File info for page");
VideoMetadata videoMetaData=celebrityRecognitionResult.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());
System.out.println("Job");
System.out.println("Job status: " + celebrityRecognitionResult.getJobStatus());
//Show celebrities
List<CelebrityRecognition> celebs= celebrityRecognitionResult.getCelebrities();
for (CelebrityRecognition celeb: celebs) {
long seconds=celeb.getTimestamp()/1000;
System.out.print("Sec: " + Long.toString(seconds) + " ");
CelebrityDetail details=celeb.getCelebrity();
System.out.println("Name: " + details.getName());
System.out.println("Id: " + details.getId());
System.out.println();
}
} while (celebrityRecognitionResult !=null && celebrityRecognitionResult.getNextToken() != null);
}
Dans la fonction main, remplacez la ligne :
StartLabelDetection(bucket, video);
if (GetSQSMessageSuccess()==true)
GetLabelDetectionResults();
avec :
StartCelebrityDetection(bucket, video);
if (GetSQSMessageSuccess()==true)
GetCelebrityDetectionResults();
- Java V2
-
Ce code est extrait du GitHub référentiel d'exemples du SDK de AWS documentation. Voir l’exemple complet ici.
//snippet-start:[rekognition.java2.recognize_video_celebrity.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.NotificationChannel;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Video;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartCelebrityRecognitionResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CelebrityRecognitionSortBy;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.VideoMetadata;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CelebrityRecognition;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CelebrityDetail;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StartCelebrityRecognitionRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetCelebrityRecognitionRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.GetCelebrityRecognitionResponse;
import java.util.List;
//snippet-end:[rekognition.java2.recognize_video_celebrity.import]
/**
* To run this code example, ensure that you perform the Prerequisites as stated in the Amazon Rekognition Guide:
* https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/video-analyzing-with-sqs.html
*
* Also, ensure that set up your development environment, including your credentials.
*
* For information, see this documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class RecognizeCelebritiesVideo {
private static String startJobId ="";
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" <bucket> <video> <topicArn> <roleArn>\n\n" +
"Where:\n" +
" bucket - The name of the bucket in which the video is located (for example, (for example, myBucket). \n\n"+
" video - The name of video (for example, people.mp4). \n\n" +
" topicArn - The ARN of the Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic. \n\n" +
" roleArn - The ARN of the AWS Identity and Access Management (IAM) role to use. \n\n" ;
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)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
NotificationChannel channel = NotificationChannel.builder()
.snsTopicArn(topicArn)
.roleArn(roleArn)
.build();
StartCelebrityDetection(rekClient, channel, bucket, video);
GetCelebrityDetectionResults(rekClient);
System.out.println("This example is done!");
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.recognize_video_celebrity.main]
public static void StartCelebrityDetection(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();
StartCelebrityRecognitionRequest recognitionRequest = StartCelebrityRecognitionRequest.builder()
.jobTag("Celebrities")
.notificationChannel(channel)
.video(vidOb)
.build();
StartCelebrityRecognitionResponse startCelebrityRecognitionResult = rekClient.startCelebrityRecognition(recognitionRequest);
startJobId = startCelebrityRecognitionResult.jobId();
} catch(RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
public static void GetCelebrityDetectionResults(RekognitionClient rekClient) {
try {
String paginationToken=null;
GetCelebrityRecognitionResponse recognitionResponse = null;
boolean finished = false;
String status;
int yy=0 ;
do{
if (recognitionResponse !=null)
paginationToken = recognitionResponse.nextToken();
GetCelebrityRecognitionRequest recognitionRequest = GetCelebrityRecognitionRequest.builder()
.jobId(startJobId)
.nextToken(paginationToken)
.sortBy(CelebrityRecognitionSortBy.TIMESTAMP)
.maxResults(10)
.build();
// Wait until the job succeeds
while (!finished) {
recognitionResponse = rekClient.getCelebrityRecognition(recognitionRequest);
status = recognitionResponse.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=recognitionResponse.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<CelebrityRecognition> celebs= recognitionResponse.celebrities();
for (CelebrityRecognition celeb: celebs) {
long seconds=celeb.timestamp()/1000;
System.out.print("Sec: " + seconds + " ");
CelebrityDetail details=celeb.celebrity();
System.out.println("Name: " + details.name());
System.out.println("Id: " + details.id());
System.out.println();
}
} while (recognitionResponse.nextToken() != null);
} catch(RekognitionException | InterruptedException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.recognize_video_celebrity.main]
}
- 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.)
# ============== Celebrities ===============
def StartCelebrityDetection(self):
response=self.rek.start_celebrity_recognition(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 GetCelebrityDetectionResults(self):
maxResults = 10
paginationToken = ''
finished = False
while finished == False:
response = self.rek.get_celebrity_recognition(JobId=self.startJobId,
MaxResults=maxResults,
NextToken=paginationToken)
print(response['VideoMetadata']['Codec'])
print(str(response['VideoMetadata']['DurationMillis']))
print(response['VideoMetadata']['Format'])
print(response['VideoMetadata']['FrameRate'])
for celebrityRecognition in response['Celebrities']:
print('Celebrity: ' +
str(celebrityRecognition['Celebrity']['Name']))
print('Timestamp: ' + str(celebrityRecognition['Timestamp']))
print()
if 'NextToken' in response:
paginationToken = response['NextToken']
else:
finished = True
Dans la fonction main, remplacez les lignes :
analyzer.StartLabelDetection()
if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
analyzer.GetLabelDetectionResults()
avec :
analyzer.StartCelebrityDetection()
if analyzer.GetSQSMessageSuccess()==True:
analyzer.GetCelebrityDetectionResults()
- Node.JS
-
Dans l’exemple de code Node.Js suivant, remplacez la valeur de bucket par le nom du compartiment S3 contenant votre vidéo et la valeur de videoName par le nom du fichier vidéo. Vous devez également remplacer la valeur de roleArn par l’Arn associé à votre fonction du service IAM. Enfin, remplacez la valeur de region par le nom de la région d’exploitation associée à votre compte. Remplacez la valeur de profile_name dans la ligne qui crée la session de Rekognition par le nom de votre profil de développeur.
//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.)
// Import required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { CreateQueueCommand, GetQueueAttributesCommand, GetQueueUrlCommand,
SetQueueAttributesCommand, DeleteQueueCommand, ReceiveMessageCommand, DeleteMessageCommand } from "@aws-sdk/client-sqs";
import {CreateTopicCommand, SubscribeCommand, DeleteTopicCommand } from "@aws-sdk/client-sns";
import { SQSClient } from "@aws-sdk/client-sqs";
import { SNSClient } from "@aws-sdk/client-sns";
import { RekognitionClient, StartLabelDetectionCommand, GetLabelDetectionCommand,
StartCelebrityRecognitionCommand, GetCelebrityRecognitionCommand} from "@aws-sdk/client-rekognition";
import { stdout } from "process";
import {fromIni} from '@aws-sdk/credential-providers';
// Set the AWS Region.
const REGION = "region-name"; //e.g. "us-east-1"
// Set the profile name
const profileName = "profile-name"
// Name the collection
// Create SNS service object.
const sqsClient = new SQSClient({ region: REGION,
credentials: fromIni({profile: profileName,}), });
const snsClient = new SNSClient({ region: REGION,
credentials: fromIni({profile: profileName,}), });
const rekClient = new RekognitionClient({region: REGION,
credentials: fromIni({profile: profileName,}),
});
// Set bucket and video variables
const bucket = "bucket-name";
const videoName = "video-name";
const roleArn = "role-arn"
var startJobId = ""
var ts = Date.now();
const snsTopicName = "AmazonRekognitionExample" + ts;
const snsTopicParams = {Name: snsTopicName}
const sqsQueueName = "AmazonRekognitionQueue-" + ts;
// Set the parameters
const sqsParams = {
QueueName: sqsQueueName, //SQS_QUEUE_URL
Attributes: {
DelaySeconds: "60", // Number of seconds delay.
MessageRetentionPeriod: "86400", // Number of seconds delay.
},
};
const createTopicandQueue = async () => {
try {
// Create SNS topic
const topicResponse = await snsClient.send(new CreateTopicCommand(snsTopicParams));
const topicArn = topicResponse.TopicArn
console.log("Success", topicResponse);
// Create SQS Queue
const sqsResponse = await sqsClient.send(new CreateQueueCommand(sqsParams));
console.log("Success", sqsResponse);
const sqsQueueCommand = await sqsClient.send(new GetQueueUrlCommand({QueueName: sqsQueueName}))
const sqsQueueUrl = sqsQueueCommand.QueueUrl
const attribsResponse = await sqsClient.send(new GetQueueAttributesCommand({QueueUrl: sqsQueueUrl, AttributeNames: ['QueueArn']}))
const attribs = attribsResponse.Attributes
console.log(attribs)
const queueArn = attribs.QueueArn
// subscribe SQS queue to SNS topic
const subscribed = await snsClient.send(new SubscribeCommand({TopicArn: topicArn, Protocol:'sqs', Endpoint: queueArn}))
const policy = {
Version: "2012-10-17",
Statement: [
{
Sid: "MyPolicy",
Effect: "Allow",
Principal: {AWS: "*"},
Action: "SQS:SendMessage",
Resource: queueArn,
Condition: {
ArnEquals: {
'aws:SourceArn': topicArn
}
}
}
]
};
const response = sqsClient.send(new SetQueueAttributesCommand({QueueUrl: sqsQueueUrl, Attributes: {Policy: JSON.stringify(policy)}}))
console.log(response)
console.log(sqsQueueUrl, topicArn)
return [sqsQueueUrl, topicArn]
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
const startCelebrityDetection = async(roleArn, snsTopicArn) =>{
try {
//Initiate label detection and update value of startJobId with returned Job ID
const response = await rekClient.send(new StartCelebrityRecognitionCommand({Video:{S3Object:{Bucket:bucket, Name:videoName}},
NotificationChannel:{RoleArn: roleArn, SNSTopicArn: snsTopicArn}}))
startJobId = response.JobId
console.log(`Start Job ID: ${startJobId}`)
return startJobId
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
const getCelebrityRecognitionResults = async(startJobId) =>{
try {
//Initiate label detection and update value of startJobId with returned Job ID
var maxResults = 10
var paginationToken = ''
var finished = false
while (finished == false){
var response = await rekClient.send(new GetCelebrityRecognitionCommand({JobId: startJobId, MaxResults: maxResults,
NextToken: paginationToken}))
console.log(response.VideoMetadata.Codec)
console.log(response.VideoMetadata.DurationMillis)
console.log(response.VideoMetadata.Format)
console.log(response.VideoMetadata.FrameRate)
response.Celebrities.forEach(celebrityRecognition => {
console.log(`Celebrity: ${celebrityRecognition.Celebrity.Name}`)
console.log(`Timestamp: ${celebrityRecognition.Timestamp}`)
console.log()
})
// Searh for pagination token, if found, set variable to next token
if (String(response).includes("NextToken")){
paginationToken = response.NextToken
}else{
finished = true
}
}
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
// Checks for status of job completion
const getSQSMessageSuccess = async(sqsQueueUrl, startJobId) => {
try {
// Set job found and success status to false initially
var jobFound = false
var succeeded = false
var dotLine = 0
// while not found, continue to poll for response
while (jobFound == false){
var sqsReceivedResponse = await sqsClient.send(new ReceiveMessageCommand({QueueUrl:sqsQueueUrl,
MaxNumberOfMessages:'ALL', MaxNumberOfMessages:10}));
if (sqsReceivedResponse){
var responseString = JSON.stringify(sqsReceivedResponse)
if (!responseString.includes('Body')){
if (dotLine < 40) {
console.log('.')
dotLine = dotLine + 1
}else {
console.log('')
dotLine = 0
};
stdout.write('', () => {
console.log('');
});
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
continue
}
}
// Once job found, log Job ID and return true if status is succeeded
for (var message of sqsReceivedResponse.Messages){
console.log("Retrieved messages:")
var notification = JSON.parse(message.Body)
var rekMessage = JSON.parse(notification.Message)
var messageJobId = rekMessage.JobId
if (String(rekMessage.JobId).includes(String(startJobId))){
console.log('Matching job found:')
console.log(rekMessage.JobId)
jobFound = true
console.log(rekMessage.Status)
if (String(rekMessage.Status).includes(String("SUCCEEDED"))){
succeeded = true
console.log("Job processing succeeded.")
var sqsDeleteMessage = await sqsClient.send(new DeleteMessageCommand({QueueUrl:sqsQueueUrl, ReceiptHandle:message.ReceiptHandle}));
}
}else{
console.log("Provided Job ID did not match returned ID.")
var sqsDeleteMessage = await sqsClient.send(new DeleteMessageCommand({QueueUrl:sqsQueueUrl, ReceiptHandle:message.ReceiptHandle}));
}
}
}
return succeeded
} catch(err) {
console.log("Error", err);
}
};
// Start label detection job, sent status notification, check for success status
// Retrieve results if status is "SUCEEDED", delete notification queue and topic
const runCelebRecognitionAndGetResults = async () => {
try {
const sqsAndTopic = await createTopicandQueue();
//const startLabelDetectionRes = await startLabelDetection(roleArn, sqsAndTopic[1]);
//const getSQSMessageStatus = await getSQSMessageSuccess(sqsAndTopic[0], startLabelDetectionRes)
const startCelebrityDetectionRes = await startCelebrityDetection(roleArn, sqsAndTopic[1]);
const getSQSMessageStatus = await getSQSMessageSuccess(sqsAndTopic[0], startCelebrityDetectionRes)
console.log(getSQSMessageSuccess)
if (getSQSMessageSuccess){
console.log("Retrieving results:")
const results = await getCelebrityRecognitionResults(startCelebrityDetectionRes)
}
const deleteQueue = await sqsClient.send(new DeleteQueueCommand({QueueUrl: sqsAndTopic[0]}));
const deleteTopic = await snsClient.send(new DeleteTopicCommand({TopicArn: sqsAndTopic[1]}));
console.log("Successfully deleted.")
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
runCelebRecognitionAndGetResults()
- CLI
-
Exécutez la commande suivante de l’AWS CLI pour commencer à détecter des célébrités dans une vidéo.
aws rekognition start-celebrity-recognition --video "{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"video-name"}}" \
--notification-channel "{"SNSTopicArn":"topic-arn","RoleArn":"role-arn"}" \
--region region-name --profile profile-name
Mettez à jour les valeurs suivantes :
-
Remplacez bucket-name et video-name par le nom du compartiment Amazon S3 et le nom du fichier vidéo que vous avez spécifiés à l’étape 2.
-
Remplacez region-name par la région AWS que vous utilisez.
-
Remplacez la valeur de profile-name par le nom de votre profil de développeur.
-
Remplacez topic-ARN par l’ARN de la rubrique Amazon SNS que vous avez créée à l’étape 3 de Configuration de Vidéo Amazon Rekognition.
-
Remplacez role-ARN par l’ARN de la fonction de service IAM que vous avez créé à l’étape 7 de Configuration de Vidéo Amazon Rekognition.
Si vous accédez à la CLI sur un périphérique Windows, utilisez des guillemets doubles au lieu de guillemets simples et évitez les guillemets doubles internes par une barre oblique inverse (c’est-à-dire \) pour corriger les erreurs d’analyse que vous pourriez rencontrer. Pour un exemple, voir ci-dessous :
aws rekognition start-celebrity-recognition --video "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"video-name\"}}" \
--notification-channel "{\"SNSTopicArn\":\"topic-arn\",\"RoleArn\":\"role-arn\"}" \
--region region-name --profile profile-name
Après avoir exécuté l’exemple de code de procédure, copiez le jobID renvoyé et saisissez-le dans la commande suivante GetCelebrityRecognition pour obtenir vos résultats, en remplaçant job-id-number par jobID que vous avez reçu précédemment :
aws rekognition get-celebrity-recognition --job-id job-id-number --profile profile-name
Exécutez le code. Des informations concernant les célébrités reconnues dans la vidéo s’affichent.
GetCelebrityRecognition réponse à l'opération
Voici un exemple de réponse JSON : La réponse inclut les éléments suivants :
-
Célébrités reconnues : Celebrities est un tableau des célébrités et des moments auxquels elles ont été reconnues dans une vidéo. Un objet CelebrityRecognition existe pour chaque occurrence de reconnaissance de la célébrité dans la vidéo. Chaque CelebrityRecognition contient des informations sur une célébrité reconnue (CelebrityDetail) et l'heure (Timestamp) à laquelle elle a été reconnue dans la vidéo. Timestamp est mesurée en millisecondes à partir du début de la vidéo.
-
CelebrityDetail— Contient des informations sur une célébrité reconnue. Cette partie comprend le nom de la célébrité (Name), un identifiant (ID) le genre connu de la célébrité (KnownGender), et une liste d’URL pointant vers du contenu associé (Urls). Cela inclut également le niveau de confiance d'Amazon Rekognition Video dans la précision de la reconnaissance, ainsi que des informations sur le visage de la célébrité. FaceDetail Si vous avez besoin d'obtenir des contenus associés par la suite, vous pouvez utiliser ID avec getCelebrityInfo.
-
VideoMetadata— Informations sur la vidéo analysée.
{
"Celebrities": [
{
"Celebrity": {
"Confidence": 0.699999988079071,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.20555555820465088,
"Left": 0.029374999925494194,
"Top": 0.22333332896232605,
"Width": 0.11562500149011612
},
"Confidence": 99.89837646484375,
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.06857934594154358,
"Y": 0.30842265486717224
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.10396526008844376,
"Y": 0.300625205039978
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.0966852456331253,
"Y": 0.34081998467445374
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.075217105448246,
"Y": 0.3811396062374115
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.10744428634643555,
"Y": 0.37407416105270386
}
],
"Pose": {
"Pitch": -0.9784082174301147,
"Roll": -8.808176040649414,
"Yaw": 20.28228759765625
},
"Quality": {
"Brightness": 43.312068939208984,
"Sharpness": 99.9305191040039
}
},
"Id": "XXXXXX",
"KnownGender": {
"Type": "Female"
},
"Name": "Celeb A",
"Urls": []
},
"Timestamp": 367
},......
],
"JobStatus": "SUCCEEDED",
"NextToken": "XfXnZKiyMOGDhzBzYUhS5puM+g1IgezqFeYpv/H/+5noP/LmM57FitUAwSQ5D6G4AB/PNwolrw==",
"VideoMetadata": {
"Codec": "h264",
"DurationMillis": 67301,
"FileExtension": "mp4",
"Format": "QuickTime / MOV",
"FrameHeight": 1080,
"FrameRate": 29.970029830932617,
"FrameWidth": 1920
}
}
