本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 管制內容 您可以使用 Amazon Rekognition 偵測不適當、不需要或冒犯性的內容。您可以在社交媒體、廣播媒體、廣告和電子商務環境中使用 Rekognition 管制 API，以建立更安全的使用者體驗、為廣告客戶提供品牌安全保證，並遵守當地和全球法規。 如今，許多公司完全依賴人類審核員來審查第三方或使用者生成的內容，而其他公司則只是對使用者投訴做出反應，以消除令人反感或不適當的映像、廣告或影片。但是，人類審核員無法以充分的質量或速度進行擴展来滿足這些需求，這會導致使用者體驗不佳，實現規模的高成本，甚至損失品牌聲譽。透過使用 Rekognition 審核映像和影片，人類審核員可以檢閱較少內容，通常是機器學習標記的總體容量的 1% 至 5%。這使人類審核員能夠專注於更有價值的活動，並且仍然以現有成本的一小部分完成所有内容管制。若要組建人類審核員並執行人工審核任務，您可以使用已與 Rekognition 整合的 Amazon 增強版 AI。 您可以使用自訂管制特徵來增強協調深度學習模型的準確性。使用自訂管制，您可以上傳映像並註解這些映像來訓練自訂管制轉接器。接著，可將經過訓練的轉接器提供給 [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html) 操作，以增強其映像方面的效能。如需詳細資訊，請參閱 [透過自訂管制提升準確性](moderation-custom-moderation.md)。 **Rekognition 內容管制操作支援的標籤** + 若要下載管制標籤清單，請[按一下此處](samples/rekognition-moderation-labels.zip)。 **Topics** + [使用映像和影片管制 API](moderation-api.md) + [測試內容管制第 7 版並轉換 API 回應](moderation-response-transform.md) + [偵測不適當的映像](procedure-moderate-images.md) + [偵測不當儲存的影片](procedure-moderate-videos.md) + [透過自訂管制提升準確性](moderation-custom-moderation.md) + [使用 Amazon 增強版 AI 檢閱不適當的內容。](a2i-rekognition.md) 下圖顯示呼叫操作的順序，取決於您使用內容管制的影像或影片元件的目標： ![\[描繪影像和影片管制步驟的流程圖。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/rekognition/latest/dg/images/Moderation workflow.png)