アーキテクチャ図とシーケンス図 - Amazon Rekognition

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アーキテクチャ図とシーケンス図

以下の図は、Amazon Rekognition Face Liveness が機能のアーキテクチャと一連のオペレーションに関してどのように動作するかを詳しく説明しています。

ライブネスセッションのセットアップ、ビデオ分析、結果の取得のためのエンドユーザー、クライアントアプリケーション、 FaceLivenessDetector コンポーネント、顧客のバックエンド、Rekognition サービス、Rekognition ストリーミングサービス間のインタラクションを示すライブネス検出フロー図。
リファレンスイメージと監査イメージを保存する Amplify FaceLivenessDetector コンポーネント、Rekognition サービス、カスタマーバックエンド、Amazon S3 バケットを含む Face Liveness チェックのカスタマーアプリケーションワークフロー。

Face Liveness チェックプロセスには、以下に概説するいくつかのステップが含まれています。

  1. ユーザーはクライアントアプリケーションで Face Liveness チェックを開始します。

  2. クライアントアプリケーションがお客様のバックエンドを呼び出し、そのバックエンドが Amazon Rekognition サービスを呼び出します。このサービスは Face Liveness セッションを作成し、一意の を返します SessionId。注： SessionId が送信されると 3 分で有効期限が切れるため、以下のステップ 3 ～ 7 を完了するウィンドウは 3 分しかありません。Face Liveness チェックのたびに新しい sessionID を使用する必要があります。特定の sessionID が後続の Face Liveness チェックに使用されると、チェックは失敗します。さらに、 は送信されてから 3 分後に SessionId 期限切れになり、セッションに関連付けられたすべての Liveness データ (sessionIDが使用できなくなります。

  3. Client App は、取得 SessionId された適切なコールバックを使用して FaceLivenessDetector Amplify コンポーネントをレンダリングします。

  4. FaceLivenessDetector コンポーネントは Amazon Rekognition ストリーミングサービスへの接続を確立し、ユーザーの画面に楕円形をレンダリングし、一連の色付きの lights. FaceLivenessDetector records を表示して、ビデオを Amazon Rekognition ストリーミングサービスにリアルタイムでストリーミングします。

  5. Amazon Rekognition ストリーミングサービスは、ビデオをリアルタイムで処理し、結果を保存して、ストリーミングが完了すると を FaceLivenessDetector コンポーネント DisconnectEvent に返します。

  6. FaceLivenessDetector コンポーネントはonAnalysisCompleteコールバックを呼び出して、ストリーミングが完了し、スコアを取得する準備ができたことをクライアントアプリに通知します。

  7. クライアントアプリケーションはお客様のバックエンドを呼び出して、ユーザーが稼働中かどうかを示すブール値のフラグを取得します。お客様のバックエンドは、Amazon Rekognition サービスに対して、信頼スコア、リファレンス、監査イメージを取得するためのリクエストを送信します。カスタマーバックエンドはこれらの属性を使用してユーザーが稼働中かどうかを判断し、クライアントアプリケーションに適切なレスポンスを返します。

  8. 最後に、クライアントアプリケーションはレスポンスをコンポーネントに渡します FaceLivenessDetector。コンポーネントは、フローを完了するために成功/失敗メッセージを適切にレンダリングします。