iGaming中的计算机视觉
1）为什么CV pipline iGaming平台
KYC/AML：文档的OCR，身份验证，liveness/反间谍。
抗Frod/风险：机器人/多场检测（行为+视觉），识别"屏蔽"和代理设备。
营销/ASO：创意节制（文本/符号/评级18+），品牌安全，A/B视觉元素。
操作/QA：UI自动回归测试，Lags/Krash视觉遥测。
流/社交网络：提取事件，徽标，游戏/提供商，音调和违规行为。
响应游戏：控制视觉交流（对弱势群体缺乏激进的模式）。
2）关键场景和解决方桉
2.1 KYC：文件+面孔
OCR：提取FIO/日期/文档号，格式验证，与申请进行比较。
面对比赛：将自拍照与文件中的照片进行比较。
活着：被动特征（微动作，Moiré，眨眼）和主动（提示挑战）。
文件的真实性：水印/背景/微喷射，Photoshop检测。
2.2 Antifrod和安全
Device cam check（允许的地方）：屏幕播放迹象/掩码。
多场比赛：将CV信号（自拍/背景）与行为和设备图相结合。
内容政策：在开放渠道中阻止支付卡/护照图像。
2.3 市场营销/创意/ASO
节制：禁用字符/口号检测，"18+"，QR/链接，博彩。
品牌安全：在徽标、颜色和位置上符合海德。
A/B：自动合成分析（CTA，对比，"负载"），与CTR/CR相关。
2.4流和视频（游戏/eSports/影响者）
徽标/游戏检测：提供商的促销显示计数器。
高光挖掘：事件剪辑（大获胜/错误/断结）。
视频节制：R级，按显示小时/管辖区划分的赌博内容。
2.5 UI/QA
视觉回归：按页面/版本/设备比较截图。
光学遥测：帧计时，渲染跳过，"闪烁"元素。
可用性：在创意和页面中检查对比度/cegl/alt文本。
3）体系结构和部署
在线设备（移动SDK, WebAssembly）： 即时直播/OCR而无需发送帧。
Edge （RoR/区域）：低潜伏性和数据/密钥地理隔离。
云：重模型（检测、分割、视频分析）,异步作业。
机密地狱：VIP/付款的 TEE/SGX；受保护的输送机。
溷合动力：在设备上轻松进行预验证→在边缘/云上进行精确验证。
4）数据和消毒
收集：同意，伪装PII，地理存储策略。
合成： 具有光/角度/噪声变化的文档/自拍照的生成；domain randomization.
注意：blur, motion, glare, print-scan,屏幕对屏幕（screen re-capture）, JPEG工件。
平衡："恶作剧"、"屏幕照片"、"面具"、"多重曝光"等类--至少是积极的。
标记：积极学习；QA双重验证有争议的案件。
5）模型和模式
分类/检测：YOLOv8/YOLOv9，EfficientDet，ViT/DETR；徽标-专用检测器。
分段：SegFormer/Mask2Former（背景/掩码、路径文档）。
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification;多语种支持。
面孔：用于栓塞的ArcFace/FaceNet；Anti-spoof CNN/ViT;通过微动作生活。
视频：SlowFast/X3D/TimeSformer；对于高线-事件分类器+基于能源的过滤器。
多模式：用于创意的类似CLIP的模型（图像+文本）。
6）Piplines（直通视图）
6.1 KYC/Liveness（边缘+云）
1.设备上：帧限定符（锐度/照明）→被动生活。
2.Edge：文件的OCR，面部掩体的比较，恶作剧；风险争夺。
3.云：有争议案件的手动验证（HITL），审计，DSAR记录。
6.2创意节制
1.Ingest创意（来自DAM/adminka）→
2.文本/符号/徽标检测→
3.按司法管辖区分类"allow/flag/deny" →
4.广告引擎中的API+报告。
6.3 UI视觉回归
1.设备/本地脚本/截图生成器→
2.Per 像素/per对比+公差→
3.PR/CI的Alert；之前/之后的自动记录。
7）质量指标和SLO
另外：皮革/照明/照相机中的Bias/Fairness；隐私（零PII帧泄漏/标志）。
8）安全、隐私和合规性
Biometrics-by-Design：最小化/局部性（设备上），加密，策略保留期。
面部栓塞标记化，可逆性禁止，分离键。
DSAR/删除：按主题令牌搜索,加密定型。
法律保持：冻结用于调查的视频/帧。
司法管辖区：数据/密钥地理隔离，不同的18+/广告规则。
审计：地狱/解决方案的不变逻辑（WORM），边界案例的可解释性。
攻击者的诡计：对重拍的保护，adversarial模式，rate限制。
9）可观察性和异同
在线指标：latency p50/95/99，error rate，saturations（GPU/CPU/IO）。
质量：照明/照相机/国家/地区的漂移；APCER或FPR的增长。
操作员：有争议的桉例排队，手动检查SLA。
Alerts： deny传递/误报激增,OCR准确性下降。
10）集成（API/合同）
10.1 KYC服务
yaml api: /v1/kyc/check request:
selfie: image_token document_front: image_token document_back: image_token country: "EE"
purpose: "account_opening"
response:
scores: {face_match: 0.93, spoof: 0.02}
ocr: {name: "IVAN IVANOV", dob: "1994-02-14"}
decision: "allow manual deny"
trace_id: "..."
privacy: {pii: true, tokenized: true}10.2创意节制
yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."11） MLOps for CV
Registry：模型/数据/注释/版本；使用限制。
发行版本：shadow/canary/blue-green, rollback by FPR/latency。
测试：带有"沉重"桉例（口罩、闪烁的塑料、屏幕重复）的黄金套装。
监视：漂移轻量级（照明，锐利），生物报告。
成本：INT8/FP16, sparsity, batch-size,预处理缓存,路由"轻型/重型"模型。
12）模板（准备使用）
12.1地狱政策（SLO/隐私）
yaml cv_service: vision.core slo:
p95_latency_ms: 300 success_rate: 0.995 privacy:
store_frames: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
monitoring:
spoof_apcer_max: 0.03 ocr_cer_max: 0.06 bias_gap_pp_max: 312.2 KYC模块启动支票清单
- 设备上预验证和被动生活包括在内
- CER/WER在≤门槛的金盘上
- 相机/照明/文件类型的Bias报告
- Shadow 5-10%的申请,手动审核有争议
- DSAR/删除和法律保留验证
- Alerta APCER/BPCER和latency
12.3 Runbook "APCER的成长"
1.检查相机/国家/地区的行车记录；定义热段。
2.在这些部分中切换到Edge上的"重型"反恶作剧模型。
3.收紧门槛，包括主动支票（blink/prompt）。
4.更新烧焦和金盘；后太平间。
13）实施路线图
0-30天（MVP）
1.KYC：OCR+基本面部匹配，被动在设备上生活，手动检查有争议。
2.创意节制：规则+文本/徽标检测器；按司法管辖区划分的deny清单。
3.UI回归：顶级屏幕的签证快照，公关门为diff%。
30-90天
1.抗ViT恶作剧，活跃的促销活动；合成文件/自拍照。
2.流视频分析：废话/高音；向提供商报告。
3.Bias/fairness报告，漂移监控；金丝雀发行，SLO异类。
3-6个月
1.贵宾/付款的机密地狱（TEE）。
2.全面控制品牌安全和A/B创意，与CR/ARPPU相关。
3.从有争议的案件中自动生成金盘；冠军挑战者configi。
4.通过订阅网络包与提供商/CUS合作伙伴进行外部集成。
14）反模式
保留"原始"框架而无需时间和时间；PII的日志。
Liveness仅是主动（无被动），反之亦然。
所有国家/相机/场景的通用阈值（忽略季节性/照明）。
缺乏金盘和生物审计→"平均水平良好，边缘状况不佳"。
运行重型模型,而无需进行性能分析和成本预算。
发布前的"最后一步"节制创意是昂贵和迟到的。
15）相关部分
KYC/AML和访问控制、DataOps实践、MLOps：模型操作、API分析和指标、感伤反馈分析、Alerta数据流、数据伦理和透明度、存储策略。
结果
计算机视觉不是"独立的神经网络"，而是数据与风险生产管道的一部分：从设备上的隐私和地理隔离到MLOps和质量差。正确的CV体系结构减少了伪造和手动检查，加快了KYC，使营销安全且可衡量，并且产品更稳定，更实惠。