架構和序列圖 - Amazon Rekognition

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架構和序列圖

下圖詳細說明了 Amazon Rekognition 人臉活體在該特徵的架構和操作順序方面的運作方式：

活體偵測流程圖顯示最終使用者、用戶端應用程式、FaceLivenessDetector 元件、客戶的後端、Rekognition 服務和 Rekognition 串流服務之間的互動，以進行活體工作階段設定、影片分析和結果擷取。
涉及 Amplify FaceLivenessDetector 元件、Rekognition 服務、客戶後端和 Amazon S3 儲存貯體儲存參考和稽核映像之人臉活體檢查的客戶應用程式工作流程。

人臉活性檢查程序包含下列幾個步驟：

  1. 使用者在使用者端應用程式中啟動人臉活體檢查。

  2. 使用者端應用程式會呼叫客戶的後端，進而呼叫 Amazon Rekognition 服務。該服務會建立一個人臉活體工作階段，並傳回唯一的 SessionId。注意：SessionId 傳送後會在 3 分鐘內過期，因此只有 3 分鐘的時間來完成下面的步驟 3 到 7。每次人臉活體檢查都必須使用新的 sessionID。如果指定的 sessionID 用於後續的人臉活體檢查，則檢查將會失敗。此外，SessionId 會在傳送後 3 分鐘過期，使與工作階段相關聯的所有活體資料 （例如 sessionID、參考影像、稽核影像等） 無法使用。

  3. 客戶端應用程式使用獲取的 SessionId 和適當的回電来轉譯 FaceLivenessDetector Amplify 元件。

  4. FaceLivenessDetector 元件會建立與 Amazon Rekognition 串流服務的連線，在使用者的螢幕上繪製橢圓形，並顯示一系列彩色燈光。FaceLivenessDetector 會即時記錄影片並將其串流至 Amazon Rekognition 串流服務。

  5. Amazon Rekognition 串流服務會即時處理視訊、儲存結果，並在串流完成時將 DisconnectEvent 傳回傳送至 FaceLivenessDetector 元件。

  6. FaceLivenessDetector 元件會呼叫 onAnalysisComplete 回呼，以向用戶端應用程式發出訊號，表示串流已完成，且分數已準備好可供擷取。

  7. 客戶端應用程式調用客戶的後端以獲取一個布爾標誌，表明使用者是否在線。客戶後端向 Amazon Rekognition 服務提出要求，以取得可信度分數、參考和稽核映像。客戶後端使用這些屬性來確定使用者是否處於活動狀態，並向客戶端應用程式傳回適當的回應。

  8. 最後，用戶端應用程式會將回應傳遞至 FaceLivenessDetector 元件，該元件會適當呈現成功/失敗訊息以完成流程。