Computer Vision in iGaming

1) Warum CV-Pipelines iGaming-Plattform

KYC/AML: OCR von Dokumenten, Authentifizierung, Lebendigkeit/Anti-Spoofing.
Anti-Fraud/Risiko: Erkennung von Bots/Multi-Accounts (Verhalten + visuell), Identifizierung von „Screen-Sharing“ und Proxy-Geräten.
Marketing/ASO: Moderation von Kreativen (Text/Symbole/Bewertung 18 +), Markensafte, A/B visuelle Elemente.
Operationen/QA: Automatische UI-Regress-Tests, visuelle Telemetrie von Verzögerungen/Kratzen.
Streams/Social Media: Extraktion von Ereignissen, Logos, Spielen/Anbietern, Tonalität und Verstößen.
Responsible Gaming: Kontrolle der visuellen Kommunikation (keine aggressiven Muster für gefährdete Gruppen).

2) Schlüsselszenarien und Lösungen

2. 1 KYC: Dokument + Person

OCR: Extrahieren des vollständigen Namens/Datums/Nummer des Dokuments, Validierung des Formats, Vergleich mit der Anwendung.
Face Match: Vergleich eines Selfies mit einem Foto in einem Dokument.
Liveness: Passive Merkmale (Micro-Motion, Moiré, Blink) und aktive (Prompt-Challenge).
Authentizität des Dokuments: Wasserzeichen/Phonte/Mikrodruck, Photoshop-Erkennung.

2. 2 Betrugsbekämpfung und Sicherheit

Gerätekamenprüfung (wo zulässig): Wiedergabezeichen vom Bildschirm/Maske.
Multiaccount: Kombination von CV-Signalen (Selfies/Hintergrund) mit Verhaltens- und Gerätegraphen.
Content-Richtlinien: Sperren Sie Bilder von Zahlungskarten/Pässen in offenen Kanälen.

2. 3 Marketing/Kreative/ASO

Moderation: Erkennung verbotener Symbole/Slogans, „18 +“, QR/Links, Gebote.
Markensafti: passend zu den Gaidas nach Logo, Farben, Standort.
A/B: automatische Analyse der Zusammensetzung (CTA, Kontrast, „Arbeitsbelastung“), Korrelation mit CTR/CR.

2. 4 Streams und Videos (Spiele/eSports/Influencer)

Logo/Spielerkennung: Promo-Impressions-Zähler der Anbieter.
Highlight Mining: Clips nach Ereignissen (großer Gewinn/Bug/Verbindungsbruch).
Video-Moderation: P-Rating, Glücksspielinhalte nach Stunde der Anzeige/Gerichtsbarkeit.

2. 5 UI/QA

Visuelle Regression: Vergleich von Screenshots nach Seiten/Versionen/Geräten.
Optische Telemetrie: Frame-Timings, Renderauslassungen, „blinkende“ Elemente.
Zugänglichkeit: Überprüfen Sie den Kontrast/Kegel/Alt-Text in kreativen und Seiten.

3) Architekturen und Bereitstellung

On-device (mobile SDKs, WebAssembly): sofortige Liveness/OCR ohne Senden von Frames (Privacy by default).
Edge (RoR/Region): geringe Latenz und Geo-Isolation der Daten/Schlüssel.
Cloud: schwere Modelle (Detektion, Segmentierung, Videoanalyse), asynchrone Jobs.
Vertrauliche Inferenz: TEE/SGX für VIP/Auszahlungen; geschützte Förderer.
Hybrid: Einfache Vorvalidierung auf dem Gerät → genaue Überprüfung auf Edge/Cloud.

4) Daten und Augmentierungen

Sammlung: Zustimmung, PII-Maskierung, Geo-Aufbewahrungsrichtlinien.
Synthetik: Erstellung von Dokumenten/Selfies mit Variationen in Beleuchtung/Winkel/Rauschen; domain randomization.
Augmentationen: blur, motion, glare, print-scan, screen-on-screen (screen re-capture), JPEG-Artefakte.
Die Bilanz: Klassen „Abstieg“, „Foto vom Bildschirm“, „Maske“, „Mehrfachbelichtung“ - nicht weniger positiv.
Markierung: aktives Lernen; QA-Dual-Verifikation strittiger Fälle.

5) Modelle und Muster

Klassifizierung/Detektion: YOLOv8/YOLOv9, EfficientDet, ViT/DETR; für Logos - spezialisierte Detektoren.
Segmentierung: SegFormer/Mask2Former (Hintergrund/Masken, Dokumentenkontur).
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification; mehrsprachige Unterstützung.
Gesicht: ArcFace/FaceNet für Embedding; Anti-spoof CNN/ViT; liveness auf Mikrobewegungen.
Video: SlowFast/X3D/TimeSformer; für Highlights - Event-Klassifikatoren + energiebasierte Filter.
Multimodalität: CLIP-ähnliche Modelle für Kreative (Bild + Text).

6) Piplines (Durchgangsansicht)

6. 1 KYC/Lebendigkeit (Rand + Wolke)

1. On-device: Frame-Qualifier (Schärfe/Beleuchtung) → passive Lebendigkeit.
2. Edge: OCR des Dokuments, Face-Embedding-Vergleich, Spoof-Check; Risikoschor.
3. Cloud: manuelle Verifikation strittiger Fälle (HITL), Audit, DSAR-Log.

6. 2 Moderation von Kreativen

1. Ingest Creatives (von DAM/Admin) →

2. Erkennung von Text/Symbolen/Logos →

3. Klassifizierung „allow/flag/deny“ nach Jurisdiktionen →

4. API in Werbe-Engine + Berichterstattung.

6. 3 Visuelle Regression der UI

1. Skript-/Screenshot-Generator nach Gerät/Standort →

2. Per-Pixel-/Per-Objekt-Vergleich + Toleranzen →

3. Alert in PR/CI; Auto-Aufnahmen vorher/nachher.

7) Qualitätsmetriken und SLO

Optional: Bias/Fairness auf der Haut/Beleuchtung/Kamera; Datenschutz (Null-PII-Frame/Log-Leaks).

8) Sicherheit, Privatsphäre und Compliance

Biometrics-by-Design: Minimierung/Lokalität (On-Device), Verschlüsselung, Aufbewahrungsfrist laut Richtlinie.
Tokenisierung von Face-Embedding, Verbot der Reversibilität, getrennte Schlüssel.
DSAR/Löschung: Subjekt-Token-Suche, Krypto-Löschung.
Legal Hold: Einfrieren von Videos/Frames für Untersuchungen.
Jurisdiktionen: Geo-Isolation von Daten/Schlüsseln, unterschiedliche Regeln 18 +/Werbung.
Audit: Unveränderliche Inferenz-/Entscheidungsprotokolle (WORM), Erklärbarkeit von Grenzfällen.
Die Tricks der Angreifer: Schutz vor Re-Capture, adversarial-Mustern, Rate-Limiting.

9) Beobachtbarkeit und Warnungen

Online-Metriken: Latenz p50/95/99, Fehlerrate, Saturationen (GPU/CPU/IO).
Qualität: drift durch Beleuchtung/Kameras/Länder; Wachstum von APCER oder FPR.
Operational: Warteschlange für umstrittene Fälle, manuelle Überprüfung SLA.
Alertas: Anstieg der Deny-Pässe/Fehlalarme, Abfall der OCR-Genauigkeit.

10) Integrationen (APIs/Verträge)

10. 1 KYC-Service

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 Moderation von Kreativen

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 für CV

Registry: Modell/Daten/Augmentierungen/Versionen; Nutzungsbeschränkungen.
Releases: shadow/canary/blue-green, rollback per FPR/latency.
Tests: goldenes Set mit „schweren“ Fällen (Masken, blendender Kunststoff, Bildschirm-Re-Set).
Monitoring: drift light-fit (Beleuchtung, Schärfe), bias-Berichte.
Kosten: INT8/FP16, Sparsity, Batch-Größe, Pre-Processing-Cache, Routing „leicht/schwer“ Modell.

12) Vorlagen (gebrauchsfertig)

12. 1 Inference Policy (SLO/Privacy)

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: 3

12. 2 KYC Modul Launch Checkliste

• On-Device-Prävalidierung und passive Lebendigkeit enthalten
• CER/WER auf dem Golden-Set ≤ Schwelle
• Bias-Report zu Kameras/Beleuchtung/Dokumententypen
• Schatten 5-10% der Anträge, manuelle Revision der strittigen
• DSAR/Löschung und Legal Hold geprüft
• APCER/BPCER Alerts und Latency

12. 3 Runbook „Das Wachstum von APCER“

1. Überprüfen Sie das Dashboard nach Kamera/Land; Definieren Sie „heiße“ Segmente.
2. Wechseln Sie zu einem „schweren“ Anti-Downhill-Modell auf Edge in diesen Segmenten.
3. Schwellen verschärfen, aktiven Check aktivieren (blink/prompt).
4. Augmentationen und Golden-Set aktualisieren; Post-Mortem.

13) Roadmap für die Umsetzung

0-30 Tage (MVP)

1. KYC: OCR + basic face-match, passive liveness on-device, manuelle Überprüfung von Kontroversen.
2. Moderation von Kreativen: Regeln + Text-/Logodetektor; deny-Liste nach Jurisdiktionen.
3. UI-Regression: Visa-Bilder von Top-Bildschirmen, PR-Gate von diff%.

30-90 Tage

1. Anti-Abstieg ViT, aktive Prompts; synthetische Dokumente/Selfies.
2. Videoanalyse von Streams: Logo/Highlights; Berichte an die Anbieter.
3. Bias/Fairness-Berichte, Drift-Überwachung; canary-releases, SLO alerts.

3-6 Monate

1. Vertraulicher Inference (TEE) für VIP/Auszahlungen.
2. Vollständige Kontrolle der Marke Safty und A/B Creatives mit Korrelation auf CR/ARPPU.
3. Auto-Generierung von Golden-Sets aus umstrittenen Fällen; champion-challenger configs.
4. Externe Integrationen mit Anbietern/CUS-Partnern für signierte Webhooks.

14) Anti-Muster

Lagerung von „rohen“ Rahmen ohne Notwendigkeit und Zeit; Protokolle mit PII.
Liveness nur aktiv (ohne passiv) oder umgekehrt.
Universelle Schwellenwerte für alle Länder/Kameras/Szenen (Saisonalität/Beleuchtung ignorieren).
Das Fehlen eines Golden-Sets und eines Bias-Audits → „im Durchschnitt gut, an den Rändern schlecht“.
Einführung schwerer Modelle ohne Profilierung und Latenz-/Kostenbudgets.
Kreative mit dem „letzten Schritt“ vor der Veröffentlichung zu moderieren, ist teuer und spät.

15) Verwandte Abschnitte

KYC/AML und Zugangskontrolle, DataOps-Praktiken, MLOps: Ausnutzung von Modellen, Analytik und Metrik APIs, Sentiment-Analyse von Feedback, Alerts aus Datenströmen, Datenethik und Transparenz, Datenspeicherungsrichtlinien.

Ergebnis

Computer Vision ist kein „separates neuronales Netzwerk“, sondern Teil einer Produktionspipeline von Daten und Risiken: von On-Device-Datenschutz und Geo-Isolation bis hin zu MLOps und Qualitätsalerts. Die richtige CV-Architektur reduziert Betrug und manuelle Überprüfungen, beschleunigt KYC, macht Marketing sicher und messbar und das Produkt stabiler und zugänglicher.