可以使用AWS Rekognition中的Track-Faces功能，该功能可以追踪视频中的人脸，并在视频中标识出每个人脸的位置。可以使用AWS SDK for Python（Boto3）实现此功能。以下是示例代码：

import boto3

# 创建AWS Rekognition客户端
client = boto3.client('rekognition')

# 在视频中追踪人脸
response = client.start_face_detection(
    Video={
        'S3Object': {
            'Bucket': 'bucket-name',
            'Name': 'video-name.mp4'
        }
    },
    FaceAttributes='ALL'
)

# 获取人脸追踪任务ID
job_id = response['JobId']

# 获取任务状态
response = client.get_face_detection(JobId=job_id)
status = response['JobStatus']

# 如果任务已完成，则获取人脸追踪结果
if status == 'SUCCEEDED':
    faces = response['Faces']
    for face in faces:
        face_id = face['Face']['FaceId']
        image_id = face['Face']['ImageId']
        timestamp = face['Timestamp']
        print(face_id, image_id, timestamp)
else:
    print('人脸追踪任务失败：', status)

在上面的代码中，我们首先使用AWS Rekognition的start_face_detection函数来启动一个人脸追踪任务，然后使用get_face_detection函数来获取任务状态和结果。如果任务完成，我们可以获取人脸的FaceId、ImageId和时间戳等信息。请注意，此示例代码针对S3存储桶中的视频文件，因此需要提供存储桶名称和视频文件名。可以根据需要进行修改。