iGaming中的計算機視覺
1）為什麼CV pipline iGaming平臺
KYC/AML：文檔的OCR，身份驗證，liveness/反間諜。
抗Frod/風險：機器人/多場檢測（行為+視覺），識別「屏蔽」和代理設備。
營銷/ASO：創意節制（文本/符號/評級18+），品牌安全，A/B視覺元素。
操作/QA：UI自動回歸測試，Lags/Krash視覺遙測。
流/社交網絡：提取事件，徽標，遊戲/提供商，音調和違規行為。
響應遊戲：控制視覺交流（對弱勢群體缺乏激進的模式）。
2）關鍵場景和解決方案
2.1 KYC：文件+面孔
OCR：提取FIO/日期/文檔號，格式驗證，與申請進行比較。
面對比賽：將自拍照與文件中的照片進行比較。
活著：被動特征（微動作，Moiré，眨眼）和主動（提示挑戰）。
文件的真實性：水印/背景/微噴射，Photoshop檢測。
2.2 Antifrod和安全
Device cam check（允許的地方）：屏幕播放跡象/掩碼。
多場比賽：將CV信號（自拍/背景）與行為和設備圖相結合。
內容政策：在開放渠道中阻止支付卡/護照圖像。
2.3 市場營銷/創意/ASO
節制：禁用字符/口號檢測，「18+」，QR/鏈接，博彩。
品牌安全：在徽標、顏色和位置上符合海德。
A/B：自動合成分析（CTA，對比，「負載」），與CTR/CR相關。
2.4流和視頻（遊戲/eSports/影響者）
徽標/遊戲檢測：提供商的促銷顯示計數器。
高光挖掘：事件剪輯（大獲勝/錯誤/斷結）。
視頻節制：R級，按顯示小時/管轄區劃分的賭博內容。
2.5 UI/QA
視覺回歸：按頁面/版本/設備比較截圖。
光學遙測：幀計時，渲染跳過，「閃爍」元素。
可用性：在創意和頁面中檢查對比度/cegl/alt文本。
3）體系結構和部署
在線設備（移動SDK, WebAssembly）： 即時直播/OCR而無需發送幀。
Edge （RoR/區域）：低潛伏性和數據/密鑰地理隔離。
雲：重模型（檢測、分割、視頻分析）,異步作業。
機密地獄：VIP/付款的 TEE/SGX；受保護的輸送機。
混合動力：在設備上輕松進行預驗證→在邊緣/雲上進行精確驗證。
4）數據和消毒
收集：同意，偽裝PII，地理存儲策略。
合成： 具有光/角度/噪聲變化的文檔/自拍照的生成；domain randomization.
註意：blur, motion, glare, print-scan,屏幕對屏幕（screen re-capture）, JPEG工件。
平衡：「惡作劇」、「屏幕照片」、「面具」、「多重曝光」等類--至少是積極的。
標記：積極學習；QA雙重驗證有爭議的案件。
5）模型和模式
分類/檢測：YOLOv8/YOLOv9，EfficientDet，ViT/DETR；徽標-專用檢測器。
分段：SegFormer/Mask2Former（背景/掩碼、路徑文檔）。
OCR: TrOCR/ABINet/CRNN + rectification;多語種支持。
面孔：用於栓塞的ArcFace/FaceNet；Anti-spoof CNN/ViT;通過微動作生活。
視頻：SlowFast/X3D/TimeSformer；對於高線-事件分類器+基於能源的過濾器。
多模式：用於創意的類似CLIP的模型（圖像+文本）。
6）Piplines（直通視圖）
6.1 KYC/Liveness（邊緣+雲）
1.設備上：幀限定符（銳度/照明）→被動生活。
2.Edge：文件的OCR，面部掩體的比較，惡作劇；風險爭奪。
3.雲：有爭議案件的手動驗證（HITL），審計，DSAR記錄。
6.2創意節制
1.Ingest創意（來自DAM/adminka）→
2.文本/符號/徽標檢測→
3.按司法管轄區分類「allow/flag/deny」 →
4.廣告引擎中的API+報告。
6.3 UI視覺回歸
1.設備/本地腳本/截圖生成器→
2.Per 像素/per對比+公差→
3.PR/CI的Alert；之前/之後的自動記錄。
7）質量指標和SLO
另外：皮革/照明/照相機中的Bias/Fairness；隱私（零PII幀泄漏/標誌）。
8）安全、隱私和合規性
Biometrics-by-Design：最小化/局部性（設備上），加密，策略保留期。
面部栓塞標記化，可逆性禁止，分離鍵。
DSAR/刪除：按主題令牌搜索,加密定型。
法律保持：凍結用於調查的視頻/幀。
司法管轄區：數據/密鑰地理隔離，不同的18+/廣告規則。
審計：地獄/解決方案的不變邏輯（WORM），邊界案例的可解釋性。
攻擊者的詭計：對重拍的保護，adversarial模式，rate限制。
9）可觀察性和異同
在線指標：latency p50/95/99，error rate，saturations（GPU/CPU/IO）。
質量：照明/照相機/國家/地區的漂移；APCER或FPR的增長。
操作員：有爭議的案例排隊，手動檢查SLA。
Alerts： deny傳遞/誤報激增,OCR準確性下降。
10）集成（API/合同）
10.1 KYC服務
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創意節制
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 for CV
Registry：模型/數據/註釋/版本；使用限制。
發行版本：shadow/canary/blue-green, rollback by FPR/latency。
測試：帶有「沈重」案例（口罩、閃爍的塑料、屏幕重復）的黃金套裝。
監視：漂移輕量級（照明，銳利），生物報告。
成本：INT8/FP16, sparsity, batch-size,預處理緩存,路由「輕型/重型」模型。
12）模板（準備使用）
12.1地獄政策（SLO/隱私）
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模塊啟動支票清單
- 設備上預驗證和被動生活包括在內
- CER/WER在≤門檻的金盤上
- 相機/照明/文件類型的Bias報告
- Shadow 5-10%的申請,手動審核有爭議
- DSAR/刪除和法律保留驗證
- Alerta APCER/BPCER和latency
12.3 Runbook 「APCER的成長」
1.檢查相機/國家/地區的行車記錄；定義熱段。
2.在這些部分中切換到Edge上的「重型」反惡作劇模型。
3.收緊門檻，包括主動支票（blink/prompt）。
4.更新燒焦和金盤；後太平間。
13）實施路線圖
0-30天（MVP）
1.KYC：OCR+基本面部匹配，被動在設備上生活，手動檢查有爭議。
2.創意節制：規則+文本/徽標檢測器；按司法管轄區劃分的deny清單。
3.UI回歸：頂級屏幕的簽證快照，公關門為diff%。
30-90天
1.抗ViT惡作劇，活躍的促銷活動；合成文件/自拍照。
2.流視頻分析：廢話/高音；向提供商報告。
3.Bias/fairness報告，漂移監控；金絲雀發行，SLO異類。
3-6個月
1.貴賓/付款的機密地獄（TEE）。
2.全面控制品牌安全和A/B創意，與CR/ARPPU相關。
3.從有爭議的案件中自動生成金盤；冠軍挑戰者configi。
4.通過訂閱網絡包與提供商/CUS合作夥伴進行外部集成。
14）反模式
保留「原始」框架而無需時間和時間；PII的日誌。
Liveness僅是主動（無被動），反之亦然。
所有國家/相機/場景的通用閾值（忽略季節性/照明）。
缺乏金盤和生物審計→「平均水平良好，邊緣狀況不佳」。
運行重型模型,而無需進行性能分析和成本預算。
發布前的「最後一步」節制創意是昂貴和遲到的。
15）相關部分
KYC/AML和訪問控制、DataOps實踐、MLOps：模型操作、API分析和指標、感傷反饋分析、Alerta數據流、數據倫理和透明度、存儲策略。
結果
計算機視覺不是「獨立的神經網絡」，而是數據與風險生產管道的一部分：從設備上的隱私和地理隔離到MLOps和質量差。正確的CV體系結構減少了偽造和手動檢查，加快了KYC，使營銷安全且可衡量，並且產品更穩定，更實惠。