使用AWS Rekognition、Nest.js和React构建图像审核系统
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内容提要
本文介绍了如何利用AWS Rekognition、Nest.js和React构建图像审核系统，该系统自动分析图像并识别潜在有害内容。开发者需创建S3存储桶、设置用户权限，并使用AWS SDK调用Rekognition API进行内容分析，以判断图像是否不当，从而提升网络安全性。
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关键要点
- 本文介绍了如何利用AWS Rekognition、Nest.js和React构建图像审核系统。
- 图像审核系统自动分析图像并识别潜在有害内容，如仇恨言论、暴力和裸体。
- 开发者需创建S3存储桶并设置用户权限，以便使用AWS SDK调用Rekognition API进行内容分析。
- 创建一个演示应用程序，使用React作为前端，Nest.js作为后端API。
- 需要的前提条件包括AWS信用、Node.js和MongoDB数据库。
- 创建S3存储桶并启用公共访问，添加相应的存储桶策略。
- 在AWS中创建两个用户，分别赋予不同的权限，并生成访问密钥。
- 使用AWS SDK调用Rekognition的DetectModerationLabels API分析图像并返回检测到的标签及置信度分数。
- 根据检测到的标签和置信度分数定义规则，以判断图像是否不当。
- 如果图像内容被分类为有害，将默认模糊处理，但可以通过按钮关闭模糊效果。
- 可以通过添加可定制的审核规则和人工审核流程来进一步增强系统功能。
- 该系统有助于在线平台主动识别和消除危险信息，提升网络安全性。
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