自由立体显示是一种不借助任何辅助设备就可以获得3D显示效果的立体显示方式，但是目前只有在某些特定位置的观看者才能获得立体显示效果。为了使得任意位置处的观察者都能得到立体显示效果，需要检测和跟踪观测者的三维信息，第三维信息探测做为三维信息的一部分对自由立体显示有着重要的作用。　　 本文着眼于解决如何快速准确的获得人脸到立体显示器的距离，即：第三维信息。第三维信息的探测是一种深度计算，但由于自由立体显示系统要求实时的获取第三维信息，因此，要快速的从一对视频图像中获得两个匹配点，另外受摄像装置本身的畸变，匹配点通常是非精确的或不可靠的，因此如何提高深度计算的准确性，是本文关注的一个重要方面。　　 本文首先介绍了双目摄像系统深度信息测量的相关概念，并指出了其中的难点和在自由立体显示中的应用，同时详细介绍了本文的研究目的。　　 本文提出了一种新的基于候选区域缩小的图像快速匹配。通常情况下给定一幅图像中一点在另一幅图像中找到它的匹配点是一件十分耗时的事情，本文使用了Adaboost人脸检测算法和极线约束相结合的办法解决了快速匹配的问题。本文介绍了Adaboost人脸检测算法的原理和训练过程以及使用Adaboost人脸检测器搜索的具体算法。本文还介绍了极线约束的原理，通过将极线约束和Adaboost相结合，极大缩小了匹配时间，文中详细描述了极线约束和Adaboost结合进行搜索的策略。　　 由于摄像系统总是存在畸变，因此实际成像模型并不是理想情况下的成像模型，而深度计算使用的是理想成像模型，这就必然导致了深度计算得到的结果存在很大误差。本文介绍了Zhang方法，并使用Zhang方法获取摄像机的内参数。并以此内参数进行了匹配点的矫正，经过分析，证明矫正确实提高了深度计算的精度，文中还设计了一组实验来检验匹配点矫正对深度测量精度的改善。　　 最后，对全文描述的内容进行了总结，并分析了当前系统的各个模块。在展望中，考虑到目前深度计算系统的不足之处，提出了一些提高距离分辨率的方法，实验室今后可以进行相关的改进。