Architettura e diagrammi di sequenza - Amazon Rekognition

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Architettura e diagrammi di sequenza

I seguenti diagrammi descrivono in dettaglio il funzionamento di Amazon Rekognition Face Liveness per quanto riguarda l'architettura e la sequenza di operazioni della funzionalità:

Diagramma di flusso di rilevamento della vivacità che mostra le interazioni tra utente finale, app client, FaceLivenessDetector componente, backend del cliente, servizio Rekognition e servizio di streaming Rekognition per la configurazione della sessione di liveness, l'analisi video e il recupero dei risultati.
Flusso di lavoro delle applicazioni del cliente per il controllo Face Liveness che include il componente FaceLivenessDetector Amplify, il servizio Rekognition, il backend per i clienti e il bucket Amazon S3 che memorizza immagini di riferimento e di controllo.

Il processo di verifica di Face Liveness prevede diversi passaggi, come indicato di seguito:

  1. L'utente avvia un controllo di riconoscimento facciale nell'app client.

  2. L'app client chiama il backend del cliente, che a sua volta chiama il servizio Amazon Rekognition. Il servizio crea una sessione Face Liveness e ne restituisce una unica. SessionId Nota: dopo l'invio, una SessionId lettera scade dopo 3 minuti, quindi rimane solo una finestra di 3 minuti per completare i passaggi da 3 a 7 di seguito. È necessario utilizzare un nuovo SessionID per ogni controllo di Face Liveness. Se un determinato SessionID viene utilizzato per i successivi controlli Face Liveness, i controlli avranno esito negativo. Inoltre, un SessionId scade 3 minuti dopo l'invio, rendendo non disponibili tutti i dati Liveness associati alla sessione (ad esempio, SessionID, immagine di riferimento, immagini di controllo, ecc.).

  3. L'app client esegue il rendering del componente FaceLivenessDetector Amplify utilizzando i callback ottenuti e appropriati SessionId .

  4. Il FaceLivenessDetector componente stabilisce una connessione al servizio di streaming Amazon Rekognition, visualizza un ovale sullo schermo dell'utente e visualizza una sequenza di luci colorate. FaceLivenessDetector registra e trasmette video in tempo reale al servizio di streaming Amazon Rekognition.

  5. Il servizio di streaming Amazon Rekognition elabora il video in tempo reale, archivia i risultati e DisconnectEvent restituisce un messaggio FaceLivenessDetector al componente quando lo streaming è completo.

  6. Il FaceLivenessDetector componente richiama il onAnalysisComplete callback per segnalare all'app client che lo streaming è completo e che i punteggi sono pronti per il recupero.

  7. L'app client chiama il backend del cliente per ottenere un flag booleano che indica se l'utente era attivo o meno. Il backend del cliente invia la richiesta al servizio Amazon Rekognition per ottenere il punteggio di fiducia, i riferimenti e le immagini di controllo. Il backend del cliente utilizza questi attributi per determinare se l'utente è attivo e restituisce una risposta appropriata all'app client.

  8. Infine, l'app client trasmette la risposta al FaceLivenessDetector componente, che esegue il rendering appropriato del success/failure messaggio per completare il flusso.