Համակարգչային տեսողությունը iGaming-ում

1) Ինչու՞ CV-210 plines iGaming պլատֆորմը

KYC/AML: OCR փաստաթղթեր, իսկության ստուգում, liveness/anti-spoofing։

Անտիֆրոդ/ռիսկ 'բոտերի/մուլտիկաունտների դետեկտիվ (վարքագծային + տեսողական), «սքրինգ-շերինգի» և սարքերի հայտնաբերումը։

Մարքեթինգը/ASO 'ստեղծագործական մոդելավորում (տեքստ/խորհրդանիշներ/վարկանիշ 18 +), բրենդի սեյֆտի, A/B տեսողական տարրերի։

Վիրահատություններ/QA: UI-ի ավտոմատ ռեալիստական թեստեր, լագերի/փլուզման տեսողական հեռուստացույց։

Սթրիմ/սոցիալական ցանցեր 'իրադարձությունների, լոգոյի, խաղերի/պրովայդերների, տոնայնության և խախտումների ոլորտ։

Responsible Gaming-ը տեսողական հաղորդակցությունների վերահսկումն է (խոցելի խմբերի համար ագրեսիվ պաթոգենների բացակայությունը)։

2) Հիմնական սցենարները և լուծումները

2. 1 KYC: փաստաթուղթը + դեմքը

OCR: FIO/ամսաթվերի/փաստաթղթի համարի, ձևաչափի վալիդացիա, դիմումի համեմատություն։

Face match: սելֆի համեմատությունը լուսանկարների հետ փաստաթղթում։

Liveness: պասիվ նշաններ (micro-motion, Moirls, blink) և ակտիվ (prompt-challenge)։

Փաստաթղթի իսկությունը 'հիբրիդային նշաններ/հնչյուններ/միկրոպրոցեսներ, ֆոտոշոպի դետեկտիվ։

2. 2 Անտիֆրոդ և անվտանգություն

Device cam (որտեղ թույլատրելի է) 'էկրանի/դիմակի վերարտադրման նշաններ։

Մուլտիկաունտ 'CV ազդանշանների (սելֆի/ֆոն), վարքագծային և գրաֆիկ սարքերի հետ։

Բովանդակության քաղաքականությունը 'բացօթյա քարտեզների/անձնագրերի պատկերները արգելափակելը։

2. 3 Մարքեթինգ/ստեղծագործական/ASO

Մոդերացիա 'արգելված նիշերի/վանկանների դետեկտիվ, «18 +», QR/հղում, պաշտպանիչ։

Բրենդ Սեյֆտի 'լոգոյի, գույների, տեղանքի պարամետրերի համապատասխանությունը։

A/B 'կազմի ավտոմատ վերլուծություն (CTA, հակադրություն, «ծանրաբեռնվածություն»), CTR/CR հարաբերակցությունը։

2. 4 Սթրիմ և տեսահոլովակ (խաղեր/eSports/influensers)

Logo/Game detics: պրովայդերների պրոմո-ցուցադրությունների հաշվիչներ։

Highlight mining: կլիպեր իրադարձությունների մասին (մեծ հաղթանակ/bag/կապը)։

Տեսահոլովակի մոդերացիան 'R-վարկանիշը, ազարտային բովանդակությունը ցուցադրման/իրավասության ժամին։

2. 5 UI/QA

Տեսողական ռեգրեսիա 'սկրինշոտների համեմատություն էջերի/տարբերակների/սարքերի վերաբերյալ։

Օպտիկական հեռուստատեսություն 'շրջանակ-թայմինգներ, ռենդերի բացթողումներ, «միգրացիոն» տարրեր։

Accessibility: Հակադրության ստուգում/kegle/alt տեքստ խաչերի և էջերի մեջ։

3) Ճարտարապետություն և կայունություն

On-device (բջջային SDK, Systembly) - ակնթարթային liveness/OCR առանց կադրերի ուղարկման (privacy by)։

Edge (RoR/տարածք) 'ցածր լատենտ և գեո-մեկուսացում տվյալների/108։

Ամպը 'ծանր մոդելներ (դետեկտիվ, հատվածներ, վիդեո վերլուծություն), ասինխրոն առաջադրանքներ։

Գաղտնի ինֆիս ՝ TEE/SGX VIP/2019 համար; պաշտպանված փոխակրիչներ։

Հիբրիդ 'սարքի վրա հեշտ կանխատեսումը ճշգրիտ ստուգում է edge/ամպերի վրա։

4) Տվյալները և աուգենտացիաները

Հավաքումը 'համաձայնություն, PII դիմակավորում, գեո-պահպանման քաղաքականություն։

Սինթետիկ 'փաստաթղթերի/սելֆի արտադրություն լուսավորության/անկյունի/աղմուկի տատանումներով։ domain randomization.

Աուգենտացիաները ՝ blur, motion, glare, print-scan, էկրանի էկրանը (screen re-capture), JPEG-արտեֆակտները։

Հավասարակշռություն ՝ «ծագման» դասարաններ, «նկարը էկրանից», «դիմակ», «բազմաբնույթ» - ոչ պակաս դրական։

Նշումներ 'ակտիվ ուսուցում; QA-երկակի վեճերի հավատացումը։

5) Մոդելներ և արտոնագրեր

Դասակարգում/դետեկտիվ ՝ YOLOv8/YOLOv9, EfficientDet, ViT/DETR; լոգոյի համար մասնագիտացված դետեկտորներ են։

Սեգմենտացիան ՝ SegPorter/Nok2Proder (ֆոն/դիմակներ, փաստաթղթը-2019)։

OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification; բազմալեզու աջակցություն։

Face: ArcFace/FaceNet-ը սաղմեդդինգի համար։ Anti-spoof CNN/ViT; liveness միկրոդիվացիաների վրա։

Տեսահոլովակը ՝ SlowFox/X3D/WindowSformer; հայելիների համար 'իրադարձական դասակարգիչներ + Energy-based ֆիլտրեր։

Մուլտիմոդալությունը 'CLIP նման մոդելներ ստեղծագործական մոդելների համար (պատկեր + տեքստ)։

6) Դելպլինները (տեսքով)

6. 1 KYC/Liveness (edge + ամպը)

1. On-device: շրջանակային որակավորիչը (ռետինե/լուսավորություն) կանխատեսում է պասիվ liveness։

2. Edge: OCR փաստաթղթի, face-emedings, spuf chek; ռիսկի սկոր։

3. Ամպը 'վիճահարույց միջադեպերի ձեռքով հավատացում (HITL), աուդիտ, DSAR-log։

6. 2 Ստեղծագործական մոդելավորում

1. Ingest ստեղծագործողներ (DAM/adminks)

2. Տեքստի/սիմվոլների/լոգոյի դետեկտիվացիա

3. «Allow/flag/deny» դասակարգումը խմբագրությունների վրա

4. API գովազդային շարժիչ + հաշվետվություն։

6. 3 Տեսողական ռեգրեսիա UI

1. Գեներատոր/սկրինշոտներ սարքերի/լոկալների վրա

2. System-pickel/112 օբյեկտ համեմատել + թույլ տվեք

3. Ալերտը PR/CI-ում; մեքենաներ մինչև/հետո։

7) Որակի և SLO մեթրիկները

Բացի այդ, Bias/Fairness մաշկի/լուսավորության/տեսախցիկի վրա; Privacy (զրոյական PII արտահոսքը/logs)։

8) Անվտանգությունը, գաղտնիությունը և կոմպլենսը

Medmetr.ru-by-des.ru: Նվազեցում/տեղականություն (on-device), կոդավորումը, քաղաքականության պահպանման ժամանակահատվածը։

Առջևի սաղմոսերգուների տոկենիզացիա, շրջադարձային արգելք, առանձին բանալիներ։

DSAR/հեռացում 'փնտրել սուբյեկտի հոսքը, գաղտնաբառը։

Legal Hold 'վիդեո/կադրերի սառեցում հետազոտության համար։

Իրավասություններ ՝ տվյալների գեո մեկուսացում/105, 18 +/գովազդի տարբեր կանոններ։

Աուդիտ 'անփոփոխ infess/լուծումների լոգներ (WORM), սահմանային դեպքերի բացատրություն։

Հարձակվողների խորամանկությունները 'պաշտպանություն re-capture, adversarial-patrons, rate limiting։

9) Դիտողությունն ու ալերտները

Առցանց մետրիկները ՝ latency p50/95/99, error rate, saturae (GPU/CPU/IO)։

Որակը 'drift լուսավորման/տեսախցիկների/երկրների; APCER կամ FPR-ի աճը։

Վիրահատություն 'վիճելի դեպքերի հերթը, SLA ձեռքով ստուգման հերթը։

Ալերտներ 'deny բացթողումների/կեղծ գործիքների աճը, OCR ճշգրտության անկումը։

10) Մոսկվա (API/պայմանագրեր)

10. 1 KYC ծառայություն

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 Ստեղծագործական մոդելավորում

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-ը CV-ի համար

Registry: մոդել/տվյալներ/աուգենտացիաներ/տարբերակներ; օգտագործման սահմանափակումները։

Ալյումինե 'shadow/canary/blue-green, rollback FPR/latency։

Թեստեր ՝ golden-set's «ծանր» (դիմակներ, փայլուն պլաստիկ, էկրանի փոխպատվաստում)։

Monitoring: drift lit-fich (լուսավորություն, կտրուկ), bias-հաշվետվություններ։

Cost: INT8/FP16, sparsity, batch-size, cash presing, routing «թեթև/ծանր» մոդել։

12) Ձևանմուշները (պատրաստ են օգտագործման համար)

12. 1 Ինֆիլսի քաղաքականությունը (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-2019 գործարկման թուղթ

• On-device կանխատեսումը և պասիվ liveness ներառված են
• CER/WER-ը golden-set-set ռուսական շեմն է
• Bias զեկույցը տեսախցիկների/լուսավորության/փաստաթղթերի տեսակների մասին
• Shadow 5-10% 2019, բանավիճողների ձեռքով ստուգում
• DSAR/հեռացումը և Legal Hold-ը ստուգված են
• APCER/BPCER և latency

12. 3 Runbook «APCER աճը»

1. Ստուգել dashbord տեսախցիկներով/երկրներով; «որոշել տաք» հատվածները։

2. Անցեք այս հատվածներում Edge-ի anti-spufa-ի «ծանր» մոդելին։

3. Խստացնել շեմերը, ներառել ակտիվ չեկը (blink/prompt)։

4. Թարմացնել աուգենտացիան և golden-set; post mortem.

13) Իրականացման ճանապարհային քարտեզը

0-30 օր (MVP)

1. KYC: OCR + հիմնական face-match, պասիվ liveness on-device, հակասական ստուգում։

2. Ստեղծարարությունների մոդերացիա 'կանոնները + տեքստի/լոգոյի դետեկտոր; deny-թերթ։

3. UI ռեգրեսիա 'առաջին էկրանների նախկին նկարները, PR-գեյթը diff տոկոսով։

30-90 օր

1. Anti-spuff ViT, ակտիվ prompts; փաստաթղթերի/սելֆի սինթետիկ։

2. Սթրիմի վիդեո վերլուծաբանը 'ձախ/հայլայթ; զեկույցներ պրովայդերների համար։

3. Bias/fairness, drift; canary-alts, SLO ալտերտներ։

3-6 ամիս

1. Գաղտնի ինֆիս (TEE) VIP/2019 համար։

2. Բրենդի սեյֆտի և A/B ստեղծարարների ամբողջական վերահսկումը CR/ARPU հարաբերությամբ։

3. Golden-սեթերի Auto-արտադրությունը վիճահարույց դեպքերից։ champion-challenger wings.

4. Արտաքին գործընկերները պրովայդերների/KUS գործընկերների հետ ստորագրված Webhuks-ի մասին։

14) Anti-patterna

«Հում» կադրերի պահպանումը առանց կարիքների և պահանջների։ լոգներ PII-ից։

Liveness-ը միայն ակտիվ է (առանց պասիվ) կամ հակառակը։

Համընդհանուր շեմեր բոլոր երկրների/տեսախցիկների/տեսարանների համար (սեզոնային/լուսավորության անտեսում)։

Golden-set-ի և bias-international-ի բացակայությունը «միջին հաշվով վատ է ծայրերում»։

Ծանր մոդելների արձակումը առանց ավելացման և ավելացման/արժեքի։

Ստեղծարարների մոդերացիան «վերջին քայլը» նախքան թողարկումը թանկ է և ուշ։

15) Կապված հատվածներ

KYC/AML-ը և հասանելիության վերահսկումը, Intel Ops-ը, MLOps-ը, մոդելների, API-ի վերլուծությունները և մետրիկը, Sentiment-վերլուծությունը, Alerta-ը տվյալների հոսքերից, Տվյալների էթիկան և թափանցիկությունը, տվյալների պահպանման քաղաքականությունը։

Արդյունքը

Համակարգչային տեսողությունը ոչ թե «առանձին նյարդային ցանցը» է, այլ տվյալների փոխակրիչի և ռիսկերի մի մասը 'սեփականատիրության և գեո մեկուսացումից մինչև MLOps-ը և որակի ալտերը։ CV-ի ճիշտ ճարտարապետությունը նվազեցնում է ֆրոդը և ձեռքով ստուգումները, արագացնում KYC-ը, մարքեթինգը դարձնում անվտանգ և չափելի, իսկ ապրանքը ավելի կայուն և մատչելի է։