Diagramas de arquitectura y secuencia - Amazon Rekognition

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Diagramas de arquitectura y secuencia

Los siguientes diagramas detallan el funcionamiento de Amazon Rekognition Face Liveness con respecto a la arquitectura y la secuencia de operaciones de la característica:

Diagrama de flujo de detección de Liveness que muestra las interacciones entre el usuario final, la aplicación cliente, el FaceLivenessDetector componente, el backend del cliente, el servicio Rekognition y el servicio de streaming Rekognition para la configuración de las sesiones de Liveness, el análisis de vídeo y la recuperación de resultados.
Flujo de trabajo de aplicaciones de clientes para la comprobación de Face Liveness que incluye el FaceLivenessDetector componente Amplify, el servicio Rekognition, el backend del cliente y un depósito de Amazon S3 que almacena imágenes de referencia y auditoría.

El proceso de verificación de Face Liveness consta de varios pasos, como se describe a continuación:

  1. El usuario inicia una comprobación de Face Liveness en la aplicación cliente.

  2. La aplicación cliente llama al backend del cliente, que a su vez llama al servicio Amazon Rekognition. El servicio crea una sesión de Face Liveness y devuelve una única. SessionId Nota: Una SessionId vez enviada, caduca en 3 minutos, por lo que solo hay un período de 3 minutos para completar los pasos 3 a 7 que se indican a continuación. Debe utilizarse un valor sessionID nuevo para cada comprobación de Face Liveness. Si se utiliza un valor sessionID dado para las siguientes comprobaciones de Face Liveness, estas generarán un error. Además, una SessionId caduca 3 minutos después de su envío, por lo que todos los datos de Liveness asociados a la sesión (p. ej., el ID de sesión, la imagen de referencia, las imágenes de auditoría, etc.) no estarán disponibles.

  3. La aplicación cliente renderiza el componente FaceLivenessDetector Amplify utilizando las devoluciones de llamada SessionId obtenidas y apropiadas.

  4. El FaceLivenessDetector componente establece una conexión con el servicio de streaming Amazon Rekognition, representa un óvalo en la pantalla del usuario y muestra una secuencia de luces de colores. FaceLivenessDetector graba y transmite vídeo en tiempo real al servicio de streaming Amazon Rekognition.

  5. El servicio de streaming Amazon Rekognition procesa el vídeo en tiempo real, almacena los resultados y DisconnectEvent devuelve FaceLivenessDetector a al componente una vez finalizada la transmisión.

  6. El FaceLivenessDetector componente onAnalysisComplete devuelve la llamada para indicar a la aplicación cliente que la transmisión ha finalizado y que las partituras están listas para su recuperación.

  7. La aplicación cliente llama al servidor del cliente para obtener un indicador booleano que indica si el usuario estaba en directo o no. El backend del cliente realiza la solicitud al servicio de Amazon Rekognition para obtener la puntuación de confianza, la referencia y las imágenes de auditoría. El backend del cliente utiliza estos atributos para determinar si el usuario está activo y devuelve la respuesta adecuada a la aplicación del cliente.

  8. Por último, la aplicación cliente pasa la respuesta al FaceLivenessDetector componente, que procesa el success/failure mensaje de forma adecuada para completar el flujo.