我們提出了一種方法來估計攝像機和人的頭部之間的距離在二維圖像從校準相機攝像頭。領(lǐng)先的頭部姿勢估計算法主要關(guān)注頭部方向（偏航、俯仰和滾動）和垂直于相機主軸的平移。我們的貢獻是一個系統(tǒng)，可以在平行于相機主軸的大平移下估計頭部姿勢。我們的方法使用一組典型的3D人頭來估計相機和干擾器致使之前看不見的人頭之間的距離。
通過使用有效透視n點（EP n P）求解相機姿勢來估計距離。我們使用德克薩斯州3D人臉識別數(shù)據(jù)庫監(jiān)控給出了有希望的實驗結(jié)果。為了實現(xiàn)面到攝像機的距離估計，提出了一種基于單目視覺的單攝像機距離屏蔽器估計方法。該算法主要包括三個關(guān)鍵步驟：人臉特征區(qū)域的提取和定位、特征三角形像素面積的計算和測量公式的構(gòu)造。
為了快速檢測和定位特征區(qū)域，對傳統(tǒng)的daBoost算法進行了改進，減少了監(jiān)控攝像頭特征量，擴展了樣本。從針孔相機模型、相機標定和面積映射出發(fā)，推導了像素面積與距離關(guān)系的測量公式。測量公式可以在系統(tǒng)初始化期間動態(tài)構(gòu)建。定義了構(gòu)造測量公式的最佳移動范圍。經(jīng)實驗分析，測量精度在95%以上，每次測量時間約230ms，滿足干擾屏蔽器精度和實時性要求。
通過使用有效透視n點（EP n P）求解相機姿勢來估計距離。我們使用德克薩斯州3D人臉識別數(shù)據(jù)庫監(jiān)控給出了有希望的實驗結(jié)果。為了實現(xiàn)面到攝像機的距離估計，提出了一種基于單目視覺的單攝像機距離屏蔽器估計方法。該算法主要包括三個關(guān)鍵步驟：人臉特征區(qū)域的提取和定位、特征三角形像素面積的計算和測量公式的構(gòu)造。
為了快速檢測和定位特征區(qū)域，對傳統(tǒng)的daBoost算法進行了改進，減少了監(jiān)控攝像頭特征量，擴展了樣本。從針孔相機模型、相機標定和面積映射出發(fā)，推導了像素面積與距離關(guān)系的測量公式。測量公式可以在系統(tǒng)初始化期間動態(tài)構(gòu)建。定義了構(gòu)造測量公式的最佳移動范圍。經(jīng)實驗分析，測量精度在95%以上，每次測量時間約230ms，滿足干擾屏蔽器精度和實時性要求。
