要在DeepLens设备上运行Rekognition，您可以使用AWS Lambda函数来实现。以下是一个示例代码，演示如何使用AWS Lambda和AWS DeepLens将Rekognition与DeepLens集成：

1. 首先，您需要在AWS Lambda控制台上创建一个新的Lambda函数。

2. 在函数代码部分，将以下代码粘贴到编辑器中：

import greengrasssdk
from botocore.exceptions import NoCredentialsError
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 创建Rekognition客户端
    rekognition = boto3.client('rekognition')

    # 获取DeepLens设备的镜头流
    stream_name = event['stream_name']
    kvs_stream_name = '/'.join(['KinesisVideo', stream_name])

    # 在镜头流上运行人脸检测
    try:
        response = rekognition.start_stream_processor(
            Name='deeplens-face-detection',
            Input={
                'KinesisVideo': {
                    'Arn': 'arn:aws:kinesisvideo:us-east-1:123456789012:stream/' + kvs_stream_name
                }
            }
        )
        print('Response: ', response)
    except NoCredentialsError:
        print('Error: Could not connect to AWS')

3. 在触发器部分，选择一个适合您的触发器类型。例如，您可以选择在AWS DeepLens设备上的Kinesis视频流上触发Lambda函数。

4. 配置您的函数的基本设置，包括函数名称、执行角色等。

5. 单击“创建函数”来创建Lambda函数。

6. 在DeepLens设备上，将其配置为使用此Lambda函数作为模型的输出（在项目页面的模型配置部分）。

7. 现在，当DeepLens设备上的摄像头捕捉到视频流时，Lambda函数将触发，并使用Rekognition进行人脸检测。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。