आईगेमिंग में कंप्यूटर दृष्टि

1) क्यों सीवी पाइपलाइन आईगेमिंग प्लेटफॉर्म

KYC/AML: OCR दस्तावेज़, प्रमाणीकरण, जीवंतता/एंटी-स्पूफिंग।

एंटीफ्राड/जोखिम: बॉट्स/मल्टी-अकाउंट्स (व्यवहार + दृश्य) का पता लगाना, "स्क्रीन शेयरिंग" और प्रॉक्सी उपकरणों की पहचान करना।

विपणन/एएसओ: रचनाओं का मॉडरेशन (पाठ/प्रतीक/रेटिंग 18 +), ब्रांड सुरक्षा, ए/बी दृश्य तत्व।

संचालन/क्यूए: यूआई स्वचालित प्रतिगमन परीक्षण, लैग्स/क्रश की दृश्य टेलीमेट्री।

धाराएँ/सामाजिक नेटवर्क: घटनाओं, लोगो, खेल/प्रदाताओं, टॉनलिटी और उल्लंघन को निकालना।

जिम्मेदार गेमिंग: दृश्य संचार का नियंत्रण (कमजोर समूहों के लिए आक्रामक पैटर्न की कमी)।

2) प्रमुख परिदृश्य और समाधान

2. 1 KYC: दस्तावेज़ + व्यक्ति

OCR: पूर्ण नाम/तिथि/दस्तावेज़संख्या का निष्कर्षण, प्रारूप सत्यापन, अनुप्रयोग के साथ तुलना।

फेस मैच: एक दस्तावेज़ में सेल्फी की तुलना करना।

लाइवनेस: निष्क्रिय संकेत (सूक्ष्म गति, मोइरे, पलक) और सक्रिय (संकेत-चुनौती)।

दस्तावेज़ प्रामाणिकता: वॉटरमार्क/फोंट/माइक्रोप्रिंट, फोटोशॉप का पता लगाना।

2. 2 एंटीफ्राड और सुरक्षा

उपकरण कैम जांच (जहां अनुमति है): स्क्रीन/मास्क से प्लेबैक के संकेत।

मल्टी-अकाउंट: व्यवहार और डिवाइस ग्राफ के साथ सीवी सिग्नल (सेल्फी/बैकग्राउंड) का संयोजन।

सामग्री नीतियां: खुले चैनलों में भुगतान कार्ड/पासपोर्ट छवियों को अवरुद्

2. 3 विपणन/रचनात्मक/एएसओ

मॉडरेशन: निषिद्ध प्रतीकों/नारों का पता लगाना, "18 +", क्यूआर/लिंक, दांव।

ब्रांड सुरक्षा: लोगो, रंगों, स्थान द्वारा गाइड का अनुपालन।

A/B: स्वचालित रचना विश्लेषण (CTA, कंट्रास्ट, "वर्कलोड"), CTR/CR के साथ सहसंबंध।

2. 4 धाराएँ और वीडियो (खेल/eSports/Influencers)

लोगो/खेल का पता लगाना: प्रदाताओं के प्रोमो काउंटर।

खनन हाइलाइट करें: घटना के अनुसार क्लिप (बड़ीजीत/बग/कनेक्शन ब्रेक)।

वीडियो मॉडरेशन: पी-रेटिंग, प्रदर्शन/अधिकार क्षेत्र के घंटे द्वारा जुआ सामग्री।

2. 5 यूआई/क्यूए

दृश्य प्रतिगमन: पृष्ठ/संस्करण/उपकरण द्वारा स्क्रीनशॉट की तुलना।

ऑप्टिकल टेलीमेट्री: फ्रेम टाइमिंग, रेंडर चूक, "ब्लिंकिंग" तत्व।

पहुँच: क्रिएटिव और पृष्ठों में कंट्रास्ट/आकार/ऑल्ट-टेक्स्ट की जाँच कर रहा है।

3) वास्तुशिल्प और तैनाती

ऑन-डिवाइस (मोबाइल एसडीके, वेबअसेंबली): फ्रेम भेजे बिना तत्काल लाइवनेस/ओसीआर (डिफ़ॉल्ट रूप से गोपनीयता)।

एज (पीओआर/क्षेत्र): कम विलंबता और डेटा/कुंजियों का भू-अलगाव।

क्लाउड: भारी मॉडल (पहचान, विभाजन, वीडियो विश्लेषण), अतुल्यकालिक कार्य।

गोपनीय निष्कर्ष: वीआईपी/भुगतान के लिए टीईई/एसजीएक्स; संरक्षित पाइपलाइन।

हाइब्रिड: आसान ऑन-डिवाइस पूर्व-सत्यापन → सटीक किनारा/क्लाउड सत्यापन।

4) डेटा और वृद्धि

संग्रह: सहमति, पीआईआई भेस, भू-प्रतिधारण नीतियां।

सिंथेटिक्स: प्रकाश/कोण/शोर विविधताओं के साथ दस्तावेज ़/सेल्फी पीढ़ी; डोमेन यादृच्छिक।

ऑगमेंटेशन: ब्लर, मोशन, ग्लेयर, प्रिंट-स्कैन, स्क्रीन-टू-स्क्रीन (स्क्रीन री-कैप्चर), जेपीईजी कलाकृतियां।

संतुलन: कक्षाएं "स्पूफ", "स्क्रीन से फोटो", "मास्क", "मल्टी-एक्सपोज़र" - कम से कम सकारात्मक।

मार्कअप: सक्रिय सीखना; विवादित मामलों का QA-डबल सत्यापन।

5) मॉडल और पैटर्न

वर्गीकरण/पहचान: , Eff Det, ViT/DETR; लोगो के लिए - विशेष डिटेक्टरों।

विभाजन: SegFormer/Mask2Former (पृष्ठभूमि/मुखौटा, पथ दस्तावेज़)।

OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + सुधार; बहुभाषी समर्थन।

चेहरा: एम्बेडिंग के लिए आर्कफेस/फेसनेट; एंटी-स्पूफ सीएनएन/वीआईटी; माइक्रो-मूवमेंट द्वारा जीवंतता।

वीडियो: SlowFast/X3D/TimeSformer; हाइलाइट्स के लिए - इवेंट क्लासिफायर + एनर्जी-आधारित फिल्टर।

मल्टीमॉडलिटी: क्रिएटिव के लिए CLIP जैसे मॉडल (छवि + पाठ)।

6) पाइपलाइन (एंड-टू-एंड व्यू)

6. 1 केवाईसी/लाइवनेस (किनारे + बादल)

1. ऑन-डिवाइस: क्वालीफायर फ्रेम (तीक्ष्णता/प्रकाश) → निष्क्रिय जीवन।

2. एज: दस्तावेज़ का ओसीआर, फेस-एम्बेडिंग की तुलना, स्पूफ-चेक; जोखिम-दर।

3. क्लाउड: विवादित मामलों (HITL), ऑडिट, DSAR लॉग का मैनुअल सत्यापन।

6. 2 रचनाओं का मॉडरेशन

1. इनगेस्ट क्रिएटिव (डीएएम/एडमिन पैनल से) →

2. पाठ/प्रतीकों/लोगो का पता लगाना →

3. अधिकार क्षेत्र द्वारा "अनुमति/ध्वज/इनकार" का वर्गीकरण →

4. एपीआई को विज्ञापन इंजन + रिपोर्टिंग।

6. 3 दृश्य प्रतिगमन UI

1. उपकरण/स्थानीय → द्वारा स्क्रिप्ट/स्क्रीनशॉट जनरेटर

2. प्रति-पिक्सेल/प्रति-ऑब्जेक्ट तुलना + सहिष्णुता →

3. पीआर/सीआई में अलर्ट; इससे पहले/बाद में ऑटो-कैप्चर।

7) गुणवत्ता और एसएलओ मैट्रिक्स

दिशा	मॉडल मैट्रिक्स	ऑपरेशन एसएलओ
केवाईसी/ओसीआर	CER/WER, F1 दस्तावेज़ फ़ील्ड, फेस-मैच ROC, Spoof AUC	p95 निष्कर्ष ≤ 300 एमएस (किनारे), सफलता ≥ 99। 5%
लाइवनेस	APCER/BPCER, EER	गलत स्वीकार करें - लक्ष्य; हादसा MTTR ≤ 30 मिनट
मॉडरेशन	परिशुद्धता @ deny, Recall @ deny, क्षेत्र द्वारा FPR	p95 ≤ 500 ms, 0 बिक्री में "खतरनाक" अंतराल
लोगो/स्ट्रीम	mAP @ 50/75, हिट-रेट, प्रदाता द्वारा कवरेज	डिटेक्शन लैग ≤ 2 s; अपटाइम ≥ 99। 5%
UI प्रतिगमन	PSNR/SSIM, सहिष्णुता में पिक्सेल-डिफ़%	पीआर-गेट: डिफ%> सीमा पर विफल

वैकल्पिक: त्वचा/प्रकाश/कैमरा द्वारा पूर्वाग्रह/निष्पक्षता; गोपनीयता (शून्य पीआईआई फ्रेम/लॉग लीक)।

8) सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन

बायोमेट्रिक्स-बाय-डिज़ाइन: न्यूनतम/स्थानीयता (ऑन-डिवाइस), एन्क्रिप्शन, नीति द्वारा शेल्फ जीवन।

चेहरा एम्बेडिंग का टोकन, प्रतिवर्तनीयता का निषेध, अलग कुंजी।

DSAR/हटाएँ: विषय टोकन द्वारा खोजें, क्रिप्टो मिटाएँ.

कानूनी पकड़: जांच के लिए वीडियो/फुटेज फ्रीज।

न्यायालय: डेटा/कुंजियों का भू-अलगाव, अलग-अलग 18 +/विज्ञापन नियम।

लेखा परीक्षा: अपरिवर्तनीय निष्कर्ष/निर्णय लॉग (WORM), सीमा मामलों की व्याख्या।

घुसपैठियों की चालें: फिर से कब्जा, प्रतिकूल पैटर्न, दर सीमित करने के खिलाफ सुरक्षा।

9) अवलोकन और अलर्ट

ऑनलाइन मैट्रिक्स: लेटेंसी p50/95/99, त्रुटि दर, संतृप्ति (GPU/CPU/IO)।

गुणवत्ता: प्रकाश/कैमरा/देशों द्वारा बहाव; APCER या FPR की वृद्धि।

ऑपरेटिंग सिस्टम: विवादास्पद मामलों की कतार, एसएलए मैनुअल सत्यापन।

अलर्ट: इनकार मिस/झूठी सकारात्मकता में वृद्धि, ओसीआर सटीकता में गिरावट।

10) एकीकरण (एपीआई/अनुबंध)

10. 1 केवाईसी सेवा

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 रचनाओं का मॉडरेशन

yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."

11) सीवी के लिए एमएलओपी

रजिस्ट्री: मॉडल/डेटा/वृद्धि/संस्करण; उपयोग की सीमाएं।

रिलीज: छाया/कैनरी/नीला-हरा, एफपीआर/विलंबता द्वारा रोलबैक।

परीक्षण: "भारी" मामलों (मास्क, चकाचौंध प्लास्टिक, फिर से स्क्रीन) के साथ सुनहरा सेट।

निगरानी: बहाव प्रकाश-सुविधा (रोशनी, तेज), पूर्वाग्रह-रिपोर्ट।

लागत: INT8/FP16, विरल, बैच-आकार, प्रीप्रोसेसिंग कैश, लाइट/हेवी रूटिंग मॉडल।

12) टेम्पलेट (उपयोग के लिए तैयार)

12. 1 अनुमान नीति (एसएलओ/गोपनीयता)

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 केवाईसी मॉड्यूल स्टार्ट-अप चेकलिस्ट

ऑन-डिवाइस पूर्व-सत्यापन और निष्क्रिय जीवन सक्षम
सीईआर/WER ≤ थ्रेशोल्ड गोल्डन सेट पर
कैमरे/प्रकाश/दस्तावेज़प्रकारों पर पूर्वाग्रह रिपोर्
छाया 5-10% आवेदन, विवादित का मैनुअल संशोधन
DSAR/हटाने और कानूनी पकड़ सत्यापित
APCER/BPCER और विलंबता अलर्ट

12. 3 रनबुक "APCER ग्रोथ"

1. कैमरों/देशों द्वारा डैशबोर्ड चेक करें; गर्म खंडों को परिभाषित करें।

2. इन खंडों में एज पर "भारी" एंटी-स्पूफ मॉडल पर स्विच करें।

3. थ्रेसहोल्ड कस करें, सक्रिय जांच सक्षम करें (ब्लिंक/प्रांप्ट)।

4. अद्यतन वृद्धि और सुनहरा सेट; पोस्टमार्टम।

13) कार्यान्वयन रोडमैप

0-30 दिन (एमवीपी)

1. KYC: OCR + बेसिक फेस-मैच, निष्क्रिय लाइवनेस ऑन-डिवाइस, विवादास्पद का मैनुअल सत्यापन।

2. रचनाओं का मॉडरेशन: नियम + पाठ/लोगो डिटेक्टर; अधिकार क्षेत्र द्वारा सूची से इनकार करें।

3. UI-regression: शीर्ष स्क्रीन के वीजा-स्नैपशॉट, पीआर-गेट डिफ़% द्वारा।

30-90 दिन

1. एंटी-स्पूफ ViT, सक्रिय संकेत; दस्तावेज ़/सेल्फी सिंथेटिक्स।

2. धाराओं का वीडियो विश्लेषण: लोगो/हाइलाइट्स; प्रदाताओं को रिपोर्ट

3. पूर्वाग्रह/निष्पक्षता रिपोर्ट, बहाव निगरानी; कैनरी रिलीज, एसएलओ अलर्ट।

3-6 महीने

1. वीआईपी/भुगतान के लिए गोपनीय निष्कर्ष (टीईई)।

2. सीआर/एआरपीपीयू के सहसंबंध के साथ ब्रांड सुरक्षा और ए/बी क्रिएटिव का पूर्ण नियंत्रण।

3. विवादास्पद मामलों से स्वर्ण सेट की ऑटो-पीढ़ी; चैंपियन-चैलेंजर कॉन्फ़िग।

4. हस्ताक्षरित वेबहूक के लिए प्रदाताओं/सीयूएस भागीदारों के साथ बाहरी एकीकरण।

14) एंटी-पैटर्न

आवश्यकता और समय के बिना "कच्चे" कर्मियों का भंडारण; PII के साथ लॉग।

लाइवनेस केवल सक्रिय (कोई निष्क्रिय) या इसके विपरीत है।

सभी देशों/कैमरों/दृश्यों के लिए यूनिवर्सल थ्रेसहोल्ड (मौसमी/रोशनी को अनदेखा करें)।

एक सुनहरे सेट और पूर्वाग्रह ऑडिट की कमी - "औसतन अच्छा, किनारों पर बुरा।"

प्रोफाइलिंग और विलंबता/लागत बजट के बिना भारी मॉडल चलाएं।

रिलीज से पहले "अंतिम चरण" के साथ रचनाकारों को मॉडरेट करना महंगा और देर से होता है।

15) संबंधित अनुभाग

KYC/AML और एक्सेस कंट्रोल, DataOps प्रैक्टिस, MLOps: मॉडल शोषण, एनालिटिक्स और मैट्रिक्स API, फीडबैक भावना विश्लेषण, डेटा स्ट्रीम अलर्ट, डेटा नैतिकता और पारवैधारण नीतियां।

परिणाम

कंप्यूटर दृष्टि एक "अलग तंत्रिका नेटवर्क" नहीं है, लेकिन डेटा और जोखिमों की उत्पादन पाइपलाइन का हिस्सा है: ऑन-डिवाइस गोपनीयता और भू-अलगाव से MLOps और गुणवत्ता अलर्ट तक। सही सीवी आर्किटेक्चर धोखाधड़ी और मैनुअल चेक को कम करता है, केवाईसी को गति देता है, विपणन को सुरक्षित और औसत दर्जे का बनाता है, और उत्पाद को अधिक स्थिर और सस्ती बनाता है।

आईगेमिंग में कंप्यूटर दृष्टि

चेहरा एम्बेडिंग का टोकन, प्रतिवर्तनीयता का निषेध, अलग कुंजी।

लाइवनेस केवल सक्रिय (कोई निष्क्रिय) या इसके विपरीत है।

प्रोफाइलिंग और विलंबता/लागत बजट के बिना भारी मॉडल चलाएं।

परिणाम

हमसे संपर्क करें

त्वरित संपर्क

वीडियो जल्द ही अपडेट किया जाएगा

हम इस समय परियोजनाओं में बहुत व्यस्त हैं