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아키텍처 및 시퀀스 다이어그램
다음 다이어그램은 Amazon Rekognition Face Liveness의 아키텍처 및 작동 순서와 관련하여 이 기능이 작동하는 방식을 자세히 설명합니다.


Face Liveness 검사 프로세스에는 다음에 설명된 여러 단계가 포함됩니다.
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사용자가 클라이언트 앱에서 Face Liveness 검사를 시작합니다.
클라이언트 앱은 고객의 백엔드를 직접 호출하고, 백엔드는 다시 Amazon Rekognition 서비스를 직접 호출합니다. 이 서비스는 Face Liveness 세션을 생성하고 고유한 SessionId를 반환합니다. 참고: SessionId가 전송된 후 3분 후에 만료되므로 아래 3~7단계를 완료하는 데 3분의 시간이 주어집니다. 모든 Face Liveness 검사에 새 sessionID를 사용해야 합니다. 지정된 sessionID를 후속 Face Liveness 검사에 사용하는 경우 검사에 실패합니다. 또한 SessionId는 전송된 후 3분 후에 만료되므로 세션과 연결된 모든 Liveness 데이터(예: sessionID, 참조 이미지, 감사 이미지 등)를 사용할 수 없습니다.
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클라이언트 앱은 획득한 SessionId와 적절한 콜백을 사용하여 FaceLivenessDetector Amplify 구성 요소를 렌더링합니다.
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FaceLivenessDetector 구성 요소는 Amazon Rekognition 스트리밍 서비스에 대한 연결을 설정하고, 사용자 화면에 타원을 렌더링하고, 일련의 컬러 조명을 표시합니다. FaceLivenessDetector는 비디오를 녹화하여 Amazon Rekognition 스트리밍 서비스에 실시간으로 스트리밍합니다.
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Amazon Rekognition 스트리밍 서비스는 비디오를 실시간으로 처리하고, 결과를 저장하고, 스트리밍이 완료되면 FaceLivenessDetector 구성 요소에 DisconnectEvent를 반환합니다.
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FaceLivenessDetector 구성 요소는
onAnalysisComplete
콜백을 직접 호출하여 스트리밍이 완료되었으며 점수를 가져올 준비가 되었음을 클라이언트 앱에 알립니다. -
클라이언트 앱은 고객의 백엔드를 직접 호출하여 사용자의 생체 여부를 나타내는 부울 플래그를 가져옵니다. 고객 백엔드는 Amazon Rekognition 서비스에 신뢰도 점수, 참조 및 감사 이미지를 요청합니다. 고객 백엔드는 이러한 속성을 사용하여 사용자의 생체 여부를 판단하고 클라이언트 앱에 적절한 응답을 반환합니다.
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마지막으로 클라이언트 앱은 FaceLivenessDetector 구성 요소에 응답을 전달하고, FaceLivenessDetector 구성 요소는 성공 또는 실패 메시지를 적절하게 렌더링하여 흐름을 완료합니다.