iGaming의 컴퓨터 비전

1) CV가 iGaming 플랫폼을 파이프 라인하는 이유

KYC/AML: OCR 문서, 인증, 활력/스푸핑 방지.
사기 방지/위험: 봇/멀티 계정 탐지 (동작 + 비주얼), "화면 공유" 식별 및 프록시 장치.
마케팅/ASO: 크리에이티브 (텍스트/기호/등급 18 +), 브랜드 안전, A/B 비주얼 요소 조정.
작업/QA: UI 자동 회귀 테스트, 지연/크러쉬의 시각적 원격 측정.
스트림/소셜 네트워크: 이벤트, 로고, 게임/제공 업체, 색조 및 위반 추출.
책임있는 게임: 시각적 커뮤니케이션 제어 (취약한 그룹에 대한 공격적인 패턴 부족).

2) 주요 시나리오 및 솔루션

2. 1 KYC: 문서 + 사람

OCR: 전체 이름/날짜/문서 번호 추출, 형식 검증, 응용 프로그램과의 비교.
얼굴 일치: 셀카를 문서의 사진과 비교합니다.
활력: 수동 표시 (마이크로 모션, 모아레, 깜박임) 및 능동 (프롬프트 챌린지).
문서 진위: 워터 마크/글꼴/마이크로 프린트, 포토샵 감지.

2. 2 사기 방지 및 안전

장치 캠 확인 (허용되는 경우): 화면/마스크에서 재생 징후.
다중 계정: CV 신호 (셀카/배경) 와 동작 및 장치 그래프를 결합합니다.

콘텐츠 정책: 공개 채널에서 결제 카드/여권 이미지 차단

2. 3 마케팅/크리에이티브/ASO

중재: 금지 된 기호/슬로건 탐지, "18 +", QR/링크, 베팅.

브랜드 안전: 로고, 색상, 위치 별 가이드 준수

A/B: 자동 구성 분석 (CTA, 대비, "워크로드"), CTR/CR과의 상관 관계.

2. 4 개의 스트림 및 비디오 (게임/eSports/Influencers)

로고/게임 감지: 공급자의 프로모션 카운터.
마이닝 강조: 이벤트 별 클립 (큰 승리/버그/연결 중단).
비디오 조정: P 등급, 디스플레이/관할 시간별 도박 콘텐츠.

2. 5 UI/QA

시각적 회귀: 페이지/버전/장치 별 스크린 샷 비교.
광학 원격 측정: 프레임 타이밍, 렌더링 누락, "깜박임" 요소.
접근성: 크리에이티브 및 페이지에서 대비/크기/alt 텍스트 확인.

3) 건축 및 배포

기기 (모바일 SDK, 웹 어셈블리): 프레임을 보내지 않고 즉각적인 활력/OCR (기본적으로 개인 정보 보호).
가장자리 (PoR/region): 데이터/키의 낮은 대기 시간 및 지리 격리.
클라우드: 무거운 모델 (감지, 세분화, 비디오 분석), 비동기 작업.
기밀 추론: VIP/지불을위한 TEE/SGX; 보호 된 파이프 라인.
하이브리드: 쉬운 장치 사전 검증 → 정확한 에지/클라우드 검증.

4) 데이터 및 확대

수집: 동의, PII 변장, 지리 유지 정책.
합성: 조명/각도/잡음 변화가있는 문서/셀카 생성; 도메인 무작위 화.
보강: 흐림, 모션, 눈부심, 인쇄 스캔, 화면 간 화면 (화면 재 캡처), 보강 아티팩트.
균형: 클래스 "스푸핑", "화면의 사진", "마스크", "다중 노출" -최소한 긍정적입니다.
마크 업: 적극적인 학습; 분쟁 사례의 QA 이중 검증.

5) 모델 및 패턴

분류/탐지: YOLOv8/YOLOv9, EfficientDet, ViT/DETR; 로고-특수 탐지기.
세분화: SegFormer/Mask2Former (배경/마스크, 경로 문서).
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + 정류; 다국어 지원.
얼굴: 임베딩을위한 ArcFace/FaceNet; 스푸핑 방지 CNN/ViT; 미세 움직임에 의한 활력.
비디오: SlowFast/X3D/TimeSformer; 하이라이트-이벤트 분류기 + 에너지 기반 필터.
다중 방식: 크리에이티브를위한 CLIP와 유사한 모델 (이미지 + 텍스트).

6) 파이프 라인 (엔드 투 엔드보기)

6. 1 KYC/Liveness (엣지 + 클라우드)

1. 기기 내: 한정자 프레임 (선명도/조명) → 수동 활력.
2. 가장자리: 문서의 OCR, 얼굴 포함 비교, 스푸핑 확인; 위험률.
3. 클라우드: 분쟁 사례 (HITL), 감사, DSAR 로그의 수동 검증.

6. 2 크리에이티브의 중재

1. 소음 크리에이티브 (DAM/관리자 패널에서) →

2. 텍스트/기호/로고 감지 →

3. 관할권에 의한 "허용/플래그/거부" 분류 →

4. 광고 엔진 + 보고에 대한 API.

6. 3 시각적 회귀 UI

1. 장치/로컬 → 별 스크립트/스크린 샷 생성기

2. 픽셀 당/객체 당 비교 + 공차 →

3. PR/CI의 경고; 전후 자동 캡처.

7) 품질 및 SLO 지표

선택 사항: 피부/조명/카메라에 의한 바이어스/공정성; 개인 정보 보호 (제로 PII 프레임/로그 누출).

8) 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수

생체 인식 설계: 최소화/지역성 (기기), 암호화, 정책 별 유효 기간.
얼굴 임베딩의 토큰 화, 가역성 금지, 별도의 키.
DSAR/삭제: 주제 토큰별로 검색, 암호화 지우기.
법적 보류: 조사를위한 비디오/영상 동결.
관할권: 데이터/키의 지리 격리, 다른 18 +/광고 규칙.
감사: 불변의 추론/결정 로그 (WORM), 경계 사례의 설명 불가능.
침입자의 속임수: 재 캡처, 적대 패턴, 속도 제한 방지.

9) 관찰 및 경고

온라인 지표: 대기 시간 p50/95/99, 오류율, 포화 (GPU/CPU/IO).
품질: 조명/카메라/국가에 의한 드리프트; APCER 또는 FPR의 성장.
운영 체제: 논란의 여지가있는 사례의 대기열, SLA 수동 검증.
경고: 거부 누락/오 탐지 급증, OCR 정확도 하락.

10) 통합 (API/계약)

10. 1 KYC 서비스

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 크리에이티브의 중재

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

11) 이력서 용 MLop

레지스트리: 모델/데이터/확대/버전; 사용 제한.
릴리스: 섀도우/카나리/청록색, FPR/대기 시간별 롤백.
테스트: "무거운" 케이스 (마스크, 눈부심 플라스틱, 재 촬영 화면) 가있는 골든 세트.
모니터링: 드리프트 조명 기능 (조명, 선명도), 바이어스 보고서.
비용: INT8/FP16, 희소 성, 배치 크기, 사전 처리 캐시, 경량/무거운 라우팅 모델.

12) 템플릿 (사용할 준비)

12. 1 간섭 정책 (SLO/개인 정보 보호)

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. KYC 모듈 시작 점검표 2 개

• 온 디바이스 사전 검증 및 수동 활력
• 임계 값 골든 세트의 CER/WER
• 카메라/조명/문서 유형에 대한 편견 보고서
• 응용 프로그램의 그림자 5-10%, 분쟁의 수동 개정
• DSAR/제거 및 법적 보류 확인
• APCER/BPCER 및 대기 시간 경고

12. 3 개의 런북 "APCER Growth"

1. 카메라/국가별로 대시 보드를 확인하십시오. 핫 세그먼트를 정의하십시오.
2. 이 세그먼트의 Edge에서 "무거운" 스푸핑 방지 모델로 전환하십시오.
3. 임계 값을 강화하고 활성 점검 (깜박임/프롬프트) 을 활성화하십시오.
4. 확대 및 골든 세트 업데이트; 사후.

13) 구현 로드맵

0-30 일 (MVP)

1. KYC: OCR + 기본 페이스 매치, 수동 활력 장치, 논란의 수동 검증.
2. 크리에이티브의 중재: 규칙 + 텍스트/로고 탐지기; 관할권 별 목록을 거부하십시오.
3. UI 회귀: 상단 화면의 비자 스냅 샷, PR-gate by diff%.

30-90 일

1. 스푸핑 방지 ViT, 액티브 프롬프트; 문서/셀카 합성.
2. 스트림의 비디오 분석: 로고/하이라이트; 공급자에게보고합니다.
3. 편견/공정성 보고서, 드리프트 모니터링; 카나리아 릴리스, SLO 경고.

3-6 개월

1. VIP/지불에 대한 기밀 추론 (TEE).
2. CR/ARPPU와 상관 관계가있는 브랜드 안전 및 A/B 크리에이티브를 완벽하게 제어합니다.
3. 논란의 여지가있는 사례에서 황금 세트의 자동 생성; 챔피언 챌린저 구성.
4. 서명 된 웹 후크에 대한 공급자/CUS 파트너와의 외부 통합.

14) 반 패턴

필요없는 시간없이 "원시" 인원의 보관; PII로 로그.
활력은 능동적이거나 (수동적이지 않음) 그 반대입니다.
모든 국가/카메라/장면에 대한 범용 임계 값 (계절/조명 무시).
골든 세트 및 바이어스 감사의 부족 → "평균적으로 좋고 가장자리가 좋지 않습니다".
프로파일 링 및 대기 시간/비용 예산없이 무거운 모델을 실행하십시오.
릴리스 전에 "마지막 단계" 로 크리에이티브를 중재하는 것은 비싸고 늦습니다.

15) 관련 섹션

KYC/AML 및 액세스 제어, DataOps 관행, MLops: 모델 개발, 분석 및 지표 API, 피드백 감정 분석, 데이터 스트림 경고, 데이터 윤리 및 투명성, 데이터 보존 정책.

결과

컴퓨터 비전은 "별도의 신경망" 이 아니라 장치 내 개인 정보 보호 및 지리 격리에서 MLops 및 품질 경고에 이르기까지 데이터 및 위험의 생산 파이프 라인의 일부입니다. 올바른 CV 아키텍처는 사기 및 수동 점검을 줄이고 KYC 속도를 높이며 마케팅을 안전하고 측정 가능하며 제품을보다 안정적이고 저렴하게 만듭니다.