要将AWS视频识别的结果发布到SNS主题，可以使用以下代码示例：

import boto3

def start_video_analysis(bucket, video):
    # 创建AWS视频识别客户端
    rekognition = boto3.client('rekognition')
    
    # 启动视频分析任务
    response = rekognition.start_label_detection(
        Video={
            'S3Object': {
                'Bucket': bucket,
                'Name': video
            }
        },
        NotificationChannel={
            'SNSTopicArn': 'SNS主题ARN',
            'RoleArn': 'IAM角色ARN'
        }
    )
    
    # 返回分析任务的唯一ID
    return response['JobId']

def process_video_analysis(job_id):
    # 创建AWS视频识别客户端
    rekognition = boto3.client('rekognition')
    
    # 获取分析任务的状态
    response = rekognition.get_label_detection(JobId=job_id)
    
    # 检查分析任务的状态，直到任务完成
    while response['JobStatus'] == 'IN_PROGRESS':
        response = rekognition.get_label_detection(JobId=job_id)
    
    # 分析任务完成后，将结果发布到SNS主题
    if response['JobStatus'] == 'SUCCEEDED':
        sns = boto3.client('sns')
        sns.publish(
            TopicArn='SNS主题ARN',
            Message=response['JobStatus'],
            Subject='视频分析结果'
        )
    else:
        print('分析任务失败')

# 示例用法
bucket = '视频存储桶名称'
video = '视频文件名称'

job_id = start_video_analysis(bucket, video)
process_video_analysis(job_id)

请将代码中的SNS主题ARN和IAM角色ARN替换为您自己的ARN。此示例中的代码启动了一个视频分析任务，并轮询任务状态，直到任务完成。任务完成后，将结果发布到指定的SNS主题。