iGamingのコンピュータビジョン
1）なぜCVパイプラインiGamingプラットフォーム
KYC/AML： OCRドキュメント、認証、生活/アンチスプーフィング。
Antifraud/risk：ボット/マルチアカウント（行動+視覚）の検出、「画面共有」の識別、およびプロキシデバイス。
マーケティング/ASO：クリエイティブのモデレーション（テキスト/シンボル/評価18+）、ブランドの安全性、A/Bビジュアル要素。
操作/QA： UI自動回帰テスト、ラグ/クラッシュの視覚テレメトリー。
ストリーム/ソーシャルネットワーク：イベント、ロゴ、ゲーム/プロバイダー、調性と違反を抽出します。
責任あるゲーム：ビジュアルコミュニケーションの制御（脆弱なグループの攻撃的なパターンの欠如）。
2）主なシナリオとソリューション
2.1 KYC：ドキュメント+人
OCR：フルネーム/日付/文書番号の抽出、フォーマット検証、アプリケーションとの比較。
顔合わせ：ドキュメント内の写真とselfiesを比較します。
Liveness：パッシブサイン（マイクロモーション、モアレ、点滅）とアクティブ（プロンプトチャレンジ）。
文書の真正性：透かし/フォント/マイクロプリント、photoshopの検出。
2.2不正防止と安全性
デバイスカムチェック（許可されている場合）：画面/マスクからの再生の兆候。
マルチアカウント：CV信号（selfies/backgrounds）と行動およびデバイスグラフを組み合わせる。
コンテンツポリシー：オープンチャンネルで支払いカード/パスポートイメージをブロックします。
2.3 マーケティング/クリエイティブ/ASO
モデレーション：禁止シンボル/スローガンの検出、「18+」、QR/リンク、賭け。
ブランドの安全：ロゴ、色、位置によるガイドの承諾。
A/B：自動組成解析（CTA、コントラスト、ワークロード）、CTR/CRとの相関。
2.4ストリーム&ビデオ（ゲーム/eスポーツ/インフルエンサー）
ロゴ/ゲーム検出：プロバイダのプロモーションカウンター。
ハイライトマイニング：イベントごとのクリップ（ビッグウィン/バグ/接続ブレイク）。
ビデオモデレーション：P評価、表示/管轄の時間によるギャンブルコンテンツ。
2.5 UI/QA
視覚回帰：ページ/バージョン/デバイスによるスクリーンショットの比較。
光テレメトリー：フレームタイミング、レンダリングの省略、「点滅」要素。
アクセシビリティ：クリエイティブとページでコントラスト/サイズ/alt-textをチェックします。
3）アーキテクチャと展開
オンデバイス（モバイルSDK、 WebAssembly）：フレームを送信せずにインスタントライブ/OCR（デフォルトではプライバシー）。
エッジ（PoR/region）：データ/キーの低遅延とジオアイソレーション。
クラウド：重いモデル（検出、セグメンテーション、ビデオ分析）、非同期タスク。
機密推論：VIP/payoutのためのTEE/SGX；保護されたパイプライン。
ハイブリッド：デバイス上での簡単な事前検証→正確なエッジ/クラウド検証。
4）データと拡張
コレクション：同意、PII変装、ジオリテンションポリシー。
合成：照明/角度/ノイズのバリエーションを持つドキュメント/selfie生成。ドメインランダム化。
増強：ぼかし、動き、まぶしさ、印刷スキャン、スクリーンからスクリーンへの（スクリーン再キャプチャ）、JPEGアーティファクト。
バランス：クラス「なりすまし」、「画面からの写真」、「マスク」、「複数の露出」-少なくとも肯定的。
マークアップ：アクティブな学習；争われた場合のQA二重検証。
5）モデルおよびパターン
分類/検出：YOLOv8/YOLOv9、 EfficientDet、 ViT/DETR；ロゴのため-専門にされた探知器。
セグメンテーション：SegFormer/Mask2Former（背景/マスク、パスドキュメント）。
OCR： TrOCR/ABINet/CRNN+整流；多言語対応。
表面：埋め込みのためのArcFace/FaceNet；反spoof CNN/ViT；ミクロな動きで生きる。
ビデオ：SlowFast/X3D/TimeSformer；ハイライトの場合-イベント分類器+エネルギーベースのフィルタ。
マルチモダリティ：クリエイティブ（画像+テキスト）のためのCLIPのようなモデル。
6）パイプライン（エンドツーエンド表示）
6.1 KYC/Liveness（エッジ+クラウド）
1.オンデバイス：修飾子フレーム（シャープネス/ライティング）→パッシブライブネス。
2.端：文書のOCR、表面埋め込みの比較、spoof点検；リスクレート。
3.クラウド：紛争案件（HITL）の手動検証、監査、DSARログ。
6.2クリエイティブのモデレーション
1.Ingest creatives （DAM/adminパネルから）→
2.テキスト/シンボル/ロゴの検出→
3.管轄区域による「許可/旗/拒否」の分類→
4.ad engine+reportingへのAPI。
6.3視覚回帰UI
1.スクリプト/スクリーンショットジェネレータby device/local→
2.ピクセル単位/オブジェクト単位の比較+公差→
3.PR/CIの警報；前/後の自動キャプチャ。
7）品質とSLOの指標
任意：皮/照明/カメラによるバイアス/公平性；プライバシー（ゼロPIIフレーム/ログ漏れ）。
8）セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス
バイオメトリクスバイデザイン：最小化/局所性（オンデバイス）、暗号化、ポリシーによる保存寿命。
顔の埋め込みのトークン化、可逆性の禁止、別々のキー。
DSAR/delete：サブジェクトトークンで検索、暗号消去。
法的保留：ビデオ/フッテージは調査のために凍結します。
管轄区域：データ/キーの地理的分離、異なる18+/広告ルール。
監査：不変推論/意思決定ログ（WORM）、境界ケースの説明可能性。
侵入者のトリック：再キャプチャに対する保護、敵対的パターン、レート制限。
9） Observabilityおよび警報
オンラインメトリクス：レイテンシp50/95/99、エラー率、彩度（GPU/CPU/IO）。
質：照明/カメラ/国による漂流；APCERまたはFPRの成長。
オペレーティングシステム：物議を醸すケースのキュー、SLA手動検証。
アラート：拒否ミス/誤検知のサージ、OCR精度の低下。
10）統合（API/契約）
10.1 KYCサービス
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クリエイティブのモデレーション
yaml api: /v1/creative/moderate request: {image_token: "...", market: "TR", channel: "display"}
response:
violations: ["age_rating_missing","prohibited_text"]
decision: "deny"
trace_id: "..."11） CVのためのMLOps
レジストリ：モデル/データ/拡張/バージョン；使用の制限。
リリース：shadow/canary/blue-green、 FPR/latencyによるロールバック。
テスト：「重い」場合（マスク、まぶしさのプラスチック、reshootスクリーン）が付いている金セット。
モニタリング：ドリフトライト機能（照明、シャープネス）、バイアスレポート。
費用：INT8/FP16、 sparsity、バッチサイズ、前処理キャッシュ、軽い/重いルーティングモデル。
12）テンプレート（使用可能）
12.1推論ポリシー（SLO/プライバシー）
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モジュールの起動チェックリスト
- オンデバイスの事前検証とパッシブライブネスが有効
- CER/WER on ≤しきい値ゴールデンセット
- カメラ/照明/ドキュメントタイプに関するバイアスレポート
- 影5-10％のアプリケーション、紛争の手動改訂
- DSAR/削除と法的保持が検証されました
- APCER/BPCERおよびレイテンシーアラート
12.3 Runbook 「APCER成長」
1.カメラ/国によってダッシュボードをチェックします。ホットセグメントを定義します。
2.これらのセグメントでEdgeの「heavy」アンチスプーフモデルに切り替えます。
3.しきい値をきつく締め、アクティブなチェック（点滅/プロンプト）を有効にします。
4.更新の拡張および金セット；ポスト・モーテム。
13）実装ロードマップ
0-30日（MVP）
1.KYC： OCR+基本的なフェイスマッチ、パッシブライブネスオンデバイス、物議を醸す手動検証。
2.クリエイティブのモデレーション：ルール+テキスト/ロゴ検出器；管轄によってリストを拒否します。
3.UI回帰：トップスクリーンのビザスナップショット、差分％によるPRゲート。
30-90日
1.反spoof ViTの活動的なpromptas；ドキュメント/selfie合成。
2.ストリームのビデオ分析：ロゴ/ハイライト；プロバイダへのレポート。
3.バイアス/公平性レポート、ドリフトモニタリング；カナリアリリース、SLOアラート。
3〜6ヶ月
1.VIP/ペイアウトのための機密推論（TEE）。
2.CR/ARPPUとの相関性のあるブランドの安全性とA/Bクリエイティブの完全な制御。
3.物議を醸すケースからのゴールデンセットの自動生成。チャンピオンチャレンジャーコンフィギュレーション。
4.署名されたWebhookのためのプロバイダ/CUSパートナーとの外部統合。
14）アンチパターン
必要性および時間のない「未加工」人員の貯蔵；PIIでログを記録します。
Livenessは活動的（受動的ではない）またはその逆である。
すべての国/カメラ/シーンの普遍的なしきい値（季節性/照明を無視）。
ゴールデンセットとバイアス監査の欠如→「平均的に良い、エッジに悪い」。
プロファイリングおよびレイテンシ/コスト予算なしで重いモデルを実行します。
リリース前の「最後のステップ」でクリエイティブをモデレートするのは高価で遅いです。
15）関連セクション
KYC/AMLおよびアクセス制御、DataOpsプラクティス、MLOps：モデル開発、分析およびメトリクスAPI、フィードバック感情分析、データストリームアラート、データ倫理と透明性、データ保持ポリシー。
［結果］
コンピュータビジョンは「個別のニューラルネットワーク」ではなく、オンデバイスのプライバシーと地理的分離からMLOpsと品質アラートまで、データとリスクの生産パイプラインの一部です。正しいCVアーキテクチャは、詐欺や手動チェックを削減し、KYCを高速化し、マーケティングを安全かつ測定可能にし、製品をより安定して手頃な価格にします。