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# Amazon Rekognition 中的準則和配額
以下章節提供在使用 Amazon Rekognition 時的指導方針和配額。有兩種配額。*設定配額* (例如最大映像大小) 無法變更。您可以依照 [預設配額](#changeable-quotas) 章節中所述的程序，變更 [AWS Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html#limits_rekognition) 頁面上列出的*預設配額*。
**Topics**
+ [受支援區域](#supported-regions)
+ [設定配額](#quotas)
+ [預設配額](#changeable-quotas)
## 受支援區域
如需可使用 Amazon Rekognition AWS 的區域清單，請參閱《*Amazon Web Services 一般參考*》中的 [AWS 區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html)。
## 設定配額
以下是 Amazon Rekognition 中無法變更的相關限制清單。如需有關每秒交易 (TPS) 限制的資訊，請參閱 [預設配額](#changeable-quotas)。
如需 Amazon Rekognition 自訂標籤限制，請參閱 [Amazon Rekognition 自訂標籤中的指導方針和配額](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/limits.html)。
### Amazon Rekognition Image
+ 作為 Amazon S3 物件儲存的最大映像大小為 15 MB。
+ 對於高度與寬度而言 `DetectModerationLabels` 的最大映像大小为 10K 像素。
+ 對於高度與寬度而言 `DetectLabels` 最大映像大小为 10K 像素。
+ 在 1920X1080 像素的映像中，人臉必須大於或等於 40x40 像素才能偵測得到。大小高於 1920X1080 像素的映像需要按比例放大最小人臉大小。
+ 對於高度與寬度的最小映像為 80 像素。對於高度與寬度而言 `DetectProtectiveEquipment` 的最小映像大小為 64 像素。
+ 對於高度與寬度而言 `DetectProtectiveEquipment` 的最小映像大小為 4096 像素。
+ 在 800x1300 像素的映像中，人臉必須不小於 100x100 像素才能被 `DetectProtectiveEquipment` 偵測到。高於 800x1300 像素的映像需要按比例放大最小人臉大小。
+ 以原始位元組傳入 API 做為參數的最大映像大小為 5 MB。`DetectProtectiveEquipment` API 的限制值為 4 MB。
+ Amazon Rekognition 支援 PNG 與 JPEG 映像格式。也就是說，您提供做為各種 API 操作 (例如 `DetectLabels` 與 `IndexFaces`) 輸入的映像必須使用其中一種支援的格式。
+ 一個人臉集合中最多可存放 2,000 萬張臉。
+ 一個人臉集合中預設情況下最多可存放 1,000 萬張臉。
+ 搜尋 API 最多傳回 4096 張相符的人臉。
+ 搜尋 API 最多傳回 4096 張相符的人臉。
+ `DetectText` 最多可在一個映像中偵測到 100 個字。
+ `DetectProtectiveEquipment` 最多可以偵測到 15 人的個人防護裝備。
如需映像與人臉比較的最佳實務資訊，請參閱[感應器、輸入映像和影片的最佳實務](best-practices.md)。
### Amazon Rekognition 影像大量分析
+ Amazon Rekognition Image Bulk Analysis 可以分析大小高達 10k 個影像的影像批次。
+ Amazon Rekognition Image Bulk Analysis 支援大小高達 50MB 的輸入資訊清單。
### Amazon Rekognition Video 儲存影片
+ Amazon Rekognition Video 可以分析儲存的影片大小高達 10 GB。
+ Amazon Rekognition Video 可分析長度最多 6 小時的已存放影片。
+ Amazon Rekognition Video 支援每個帳戶最多 20 個並行工作。
+ 已存放影片必須使用 H.264 轉碼器來編碼。支援的檔案格式為 MPEG-4 與 MOV。
+ 任何可分析音訊資料的 Amazon Rekognition Video API 只支援 AAC 音訊轉碼器。
+ 適用於分頁符記的轉碼器 (TTL) 期間為 24 小時。分頁符記位於 Get 操作 (例如 `GetLabeldetection`) 傳回的 `NextToken` 欄位中。
### Amazon Rekognition Video 頻
+ Kinesis Video 輸入串流最多可與 1 個 Amazon Rekognition Video 串流處理器連接。
+ Kinesis Data 輸出串流最多可與 1 個 Amazon Rekognition Video 串串流處理器連接。
+ 與 Amazon Rekognition Video 串串流處理器相關的 Kinesis Video 輸入串串流與 Kinesis Data 輸出串串流無法供多個處理器共用。
+ 任何可分析音訊資料的 Amazon Rekognition Video API 只支援 ACC 音訊轉碼器。
## 預設配額
可以在 [AWS Service Quotas ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rekognition.html#limits_rekognition)中找到預設配額清單。這些預設限制可以變更。如需申請提高限制，請建立案例。若要查看您目前的配額限制 (套用的配額值)，請參閱 [ Amazon Rekognition Service Quotas ](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)。若要檢視 [Amazon Rekognition Image APIs](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_Reference.html) 的 TPS 使用歷史記錄，請參閱 [ Amazon Rekognition Service Quotas 頁面](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)，然後選擇特定的 API 操作以查看該作業的歷史記錄。
**Topics**
+ [計算 TPS 配額變更](#quotas-calculating)
+ [TPS 配額的最佳實務](#quotas-best-practices)
+ [建立案例以變更 TPS 配額](#quotas-create-case)
### 計算 TPS 配額變更
您要求的新限制數目是多少？ 每秒交易次數 (TPS) 在預期工作負載的尖峰時最為相關。應了解工作負載尖峰期和回應時間的最大並行 API 呼叫次數 (5 至 15 秒)。請注意，5 秒應該是最短的時間。以下是兩個範例：
+ 範例 1：我預計在最繁忙時段開始的最大並行人臉驗證 (CompareFaces Face API) 使用者數目上限為 1000 人。這些回應將分散在 10 秒內。因此，我相關區域的 CompareFaces API 所需的 TPS 是 100 (1000/10)。
+ 範例 2：在最繁忙的時間開始時，我預期的最大並發物件偵測 (DetectLabels API) 呼叫次數為 250。這些回應將分散在 5 秒內。因此，相關地區內 DetectLabels API 所需的 TPS 是 50 (250/5)。
### TPS 配額的最佳實務
建議的每秒交易數 (TPS) 最佳作法包括平穩串流量峰值、設定重試，以及設定指數退避和抖動。
1. 串流量削峰。串流量達到峰值時，會影響輸送量。若要取得每秒交易次數 (TPS) 的最大分配輸送量，請使用佇列無伺服器架構或其他機制將「串流量削峰」串流量，使串流量更加一致。如需使用 Rekognition 進行無伺服器大規模映像和視訊處理的程式碼範例和參考，請參閱 [ 使用 Amazon Rekognition 進行大規模映像和視訊處理 ](https://github.com/aws-samples/amazon-rekognition-serverless-large-scale-image-and-video-processing)。
1. 設定重試。請遵循 [錯誤處理](error-handling.md) 的指導方針來設定這些錯誤的允許重試次數。
1. 設定指數退避和抖動。在設定重試時設定指數退避和抖動可讓您改善可達成的輸送量。請參閱[錯誤重試和指數退避。 AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/api-retries.html)
### 建立案例以變更 TPS 配額
若要建立案例，請前往[建立案例](https://console.aws.amazon.com/support/v1#/case/create?issueType=service-limit-increase)，並回答下列問題：
+ 您是否實施了 [TPS 配額的最佳實務](#quotas-best-practices) 用于串流量削峰並設定重試、指數退避和抖動？
+ 您是否已計算所需的 TPS 配額變更？ 如果沒有，請參閱 [計算 TPS 配額變更](#quotas-calculating)。
+ 為了更準確地預測未来的需求，您是否檢查過 TPS 使用歷史記錄？ 若要檢視您的 TPS 使用歷史記錄，請參閱 [ Amazon Rekognition Service Quotas 頁面 ](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/servicequotas/home/services/rekognition/quotas)。
+ 您的使用案例是什麼？
+ 您打算使用哪些 API？
+ 您打算用於這些 API 的哪個區域？
+ 您是否能夠將負載分散到多個區域中？
+ 您每天處理多少映像？
+ 您預計此串流量會持續多久 (是一次性達到峰值還是持續)？
+ 您如何通過預設限制來阻止？ 複查下列例外資料表，以確認您遇到的情境。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/rekognition/latest/dg/limits.html)
如需錯誤程式碼的詳細瞭解，請參閱 [錯誤處理](error-handling.md)。
**注意**
這些限制取決於您所在的地區。在您提出請求的區域中，提出更改限制的案例會影響您請求的 API 操作。其他 API 操作和地區不受影響。