架构和序列图

下图详细介绍了 Amazon Rekognition Face Liveness 在该功能的架构和操作顺序方面的运作方式：

Face Liveness 检查过程包括以下几个步骤：

1. 用户在客户端应用程序中启动 Face Liveness 检查。

2. 客户端应用程序调用客户的后端，后端又调用 Amazon Rekognition 服务。该服务会创建一个 Face Liveness 会话并返回一个唯一的 SessionId。注意：发送后， SessionId 它会在 3 分钟后过期，因此只有 3 分钟的时间可以完成下面的步骤 3 到 7。每次 Face Liveness 检查都必须使用新的 sessionID。如果使用给定的 sessionID 进行后续的 Face Liveness 检查，则检查将失败。此外，a SessionId 将在发送 3 分钟后过期，这使得与会话关联的所有 Liveness 数据（例如 SessionID、参考图像、审核图像等）不可用。

3. 客户端应用程序使用 SessionId 获得的相应回调来渲染 Ampli FaceLivenessDetector fy 组件。

4. 该 FaceLivenessDetector 组件与 Amazon Rekognition 流媒体服务建立连接，在用户屏幕上呈现椭圆形，并显示一系列彩色灯光。 FaceLivenessDetector 实时录制视频并将其流式传输到亚马逊 Rekognition 流媒体服务。

5. Amazon Rekognition 流媒体服务实时处理视频，存储结果，并在流式传输完成后 DisconnectEvent 返回 FaceLivenessDetector 到组件。

6. 该 FaceLivenessDetector 组件调用onAnalysisComplete回调向客户端应用程序发出信号，表明直播已完成，分数已准备好检索。

7. 客户端应用程序调用客户的后端以获得一个布尔值标志，指示用户是否真实存在。客户后端向 Amazon Rekognition 服务请求获取置信度分数、参考和审核图片。客户后端使用这些属性来确定用户是否真实存在，并向客户端应用程序返回相应的响应。

8. 最后，客户端应用程序将响应传递给 FaceLivenessDetector组件，组件会相应地呈现 success/failure 消息以完成流程。