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# 架构和序列图
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 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：

![活体检测流程图显示了最终用户、客户端应用程序、 FaceLivenessDetector 组件、客户后端、Rekognition 服务和 Rekognition 流媒体服务之间的交互，用于直播会话设置、视频分析和结果检索。](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/latest/dg/images/SequenceDiagramLivenessFlowGuide-v5.png)


![面部活跃度检查的客户应用程序工作流程涉及 Amplify FaceLivenessDetector 组件、Rekognition 服务、客户后端以及存储参考和审计图像的 Amazon S3 存储桶。](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/latest/dg/images/RekognitionLivenessArchitectureDeveloperGuide_v2.jpg)


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。

1.  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 Face Liveness 会话并返回唯一 SessionId的。**注意：发送**后， SessionId 它会在 3 分钟后过期，因此只有 3 分钟的时间来完成下面的步骤 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，在发送 3 分钟后 SessionId 过期，这使得与该会话相关的所有 Liveness 数据（例如 SessionID、参考图片、审计图像等）不可用。

1.  客户端应用程序使用获得 SessionId 的相应回调来渲染 FaceLivenessDetector Amplify 组件。

1.  该 FaceLivenessDetector 组件建立与 Amazon Rekognition 流媒体服务的连接，在用户屏幕上呈现椭圆形，并显示一系列彩色灯光。 FaceLivenessDetector 录制视频并将其实时传输到亚马逊 Rekognition 流媒体服务。

1.  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 向 FaceLivenessDetector 组件返回。

1.  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，分数已准备就绪，可供检索。

1.  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。

1.  最后，客户端应用程序将响应传递给 FaceLivenessDetector组件，该组件会适当地呈现 success/failure 消息以完成流程。