提出了一種基于人眼距離的人攝像機(jī)距離測(cè)量系統(tǒng)。雙眼中心之間的距離用于測(cè)量人與攝像頭之間的距離。眼睛距離（以像素為單位）隨相機(jī)與人的距離（以英寸為單位）的變化用于制定距離測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先計(jì)算人的兩只眼睛之間的距離，然后測(cè)量人與攝像機(jī)之間的距離。所提出的距離測(cè)量系統(tǒng)相對(duì)簡單且實(shí)施成本低廉，因?yàn)樗恍枰魏纹渌獠烤嚯x測(cè)量工具。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該干擾器系統(tǒng)的有效性，平均準(zhǔn)確率為94.11%。
我們研究了立體相機(jī)的會(huì)聚對(duì)監(jiān)控視覺舒適度和視深度的影響。在實(shí)驗(yàn)中，觀看者對(duì)會(huì)聚距離設(shè)置為60、120、180、240厘米或無限大（即，平行）時(shí)獲得的三個(gè)立體序列的舒適度和深度進(jìn)行評(píng)分。與平行條件相比，中等收斂條件被評(píng)定為舒適（即240cm）或更舒適（即120cm和180cm）。60厘米的條件被評(píng)為最不舒適。相機(jī)會(huì)聚對(duì)視深度的評(píng)級(jí)沒有影響。在實(shí)驗(yàn)2中，我們使用計(jì)算機(jī)生成的立體靜止圖像來研究在沒有透鏡畸變的情況下會(huì)聚的效果。結(jié)果與屏蔽器實(shí)驗(yàn)中獲得的結(jié)果一致。在實(shí)驗(yàn)3中，我們?cè)诹Ⅲw靜止圖像中人為地引入了梯形失真。
我們發(fā)現(xiàn)，增加監(jiān)控?cái)z像頭梯形失真的量只會(huì)導(dǎo)致視覺舒適度和表觀深度的最小降低。為了實(shí)現(xiàn)面對(duì)攝像機(jī)距離估計(jì)，提出了一種基于單目視覺的單攝像機(jī)距離估計(jì)方法。完成估計(jì)的關(guān)鍵步驟有三個(gè)：提取和定位人臉中的特征區(qū)域，計(jì)算特征三角形的像素面積，構(gòu)建測(cè)量公式。為了快速檢測(cè)和定位特征區(qū)域，通過減少特征量和擴(kuò)展樣本，改進(jìn)了傳統(tǒng)的daBoost算法。通過針孔攝像機(jī)模型、攝像機(jī)標(biāo)定和面積映射，導(dǎo)出了揭示像素面積與距離關(guān)系的測(cè)量公式。測(cè)量公式可以在系統(tǒng)初始化期間動(dòng)態(tài)構(gòu)建。還定義了構(gòu)建測(cè)量公式的最佳移動(dòng)范圍。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析，測(cè)量精度達(dá)到95%以上，每次測(cè)量花費(fèi)的時(shí)間約為230ms，滿足了干擾屏蔽器測(cè)量精度和實(shí)時(shí)性的要求。
我們發(fā)現(xiàn)，增加監(jiān)控?cái)z像頭梯形失真的量只會(huì)導(dǎo)致視覺舒適度和表觀深度的最小降低。為了實(shí)現(xiàn)面對(duì)攝像機(jī)距離估計(jì)，提出了一種基于單目視覺的單攝像機(jī)距離估計(jì)方法。完成估計(jì)的關(guān)鍵步驟有三個(gè)：提取和定位人臉中的特征區(qū)域，計(jì)算特征三角形的像素面積，構(gòu)建測(cè)量公式。為了快速檢測(cè)和定位特征區(qū)域，通過減少特征量和擴(kuò)展樣本，改進(jìn)了傳統(tǒng)的daBoost算法。通過針孔攝像機(jī)模型、攝像機(jī)標(biāo)定和面積映射，導(dǎo)出了揭示像素面積與距離關(guān)系的測(cè)量公式。測(cè)量公式可以在系統(tǒng)初始化期間動(dòng)態(tài)構(gòu)建。還定義了構(gòu)建測(cè)量公式的最佳移動(dòng)范圍。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析，測(cè)量精度達(dá)到95%以上，每次測(cè)量花費(fèi)的時(shí)間約為230ms，滿足了干擾屏蔽器測(cè)量精度和實(shí)時(shí)性的要求。
