是的，AWS Rekognition可以分析视频流中的人脸，并提供有关每个人脸的情绪、年龄、性别等信息。以下是使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码，演示如何分析视频流中的人脸情绪。

首先，确保您已安装了Boto3库，并正确配置了AWS凭证。接下来，您需要创建一个AWS Rekognition客户端，并使用start_face_detection方法来启动人脸分析。

import boto3

def analyze_faces(video_stream):
    rekognition = boto3.client('rekognition', region_name='us-east-1')
    
    response = rekognition.start_face_detection(
        Video={
            'S3Object': {
                'Bucket': 'your-bucket-name',
                'Name': video_stream
            }
        },
        FaceAttributes='ALL',
        NotificationChannel={
            'SNSTopicArn': 'your-sns-topic-arn',
            'RoleArn': 'your-iam-role-arn'
        }
    )
    
    job_id = response['JobId']
    return job_id

在上述代码中，您需要将your-bucket-name替换为您存储视频流的S3存储桶的名称，video_stream替换为您要分析的视频流的文件名。your-sns-topic-arn和your-iam-role-arn分别是您SNS主题和IAM角色的ARN。

接下来，您可以使用describe_face_detection方法来获取人脸分析的结果。

def get_faces_analysis(job_id):
    rekognition = boto3.client('rekognition', region_name='us-east-1')
    
    response = rekognition.describe_face_detection(JobId=job_id)
    
    faces = response['Faces']
    for face in faces:
        emotions = face['FaceDetail']['Emotions']
        for emotion in emotions:
            print('Emotion:', emotion['Type'])
            print('Confidence:', emotion['Confidence'])

在上述代码中，job_id是您之前启动人脸分析任务时返回的作业ID。代码将打印出每个人脸的情绪类型和置信度。

请注意，人脸分析是一项长时间运行的任务，可能需要一些时间来完成。您可以使用describe_face_detection方法的响应中的Status字段来检查任务是否已完成。