Este documento presenta un método no intrusivo para estimar la distancia entre una cámara y un sujeto humano utilizando un sistema de visión monocular y valores de distancia interpupilar (IPD) derivados estadísticamente. El enfoque propuesto elimina la necesidad de calibración individual al utilizar valores promedio de IPD basados en el sexo biológico, lo que permite una estimación de distancia precisa y escalable para diversos usuarios. El algoritmo, implementado en Python 3.12.11 utilizando el marco MediaPipe Face Mesh, extrae las coordenadas de las pupilas de las imágenes faciales y calcula el IPD en píxeles. Una función de calibración polinómica de sexto grado, derivada de experimentos controlados utilizando un sistema de desplazamiento uniaxial, mapea el IPD basado en píxeles a distancias del mundo real en tres intervalos (20-80 cm, 80-160 cm y 160-240 cm). Además, se aplica una corrección geométrica para compensar la rotación facial en el plano. La validación experimental con 26 participantes (15 hombres, 11 mujeres) demuestra la robustez y precisión del método, como lo confirma el análisis de error relativo en comparación con las mediciones de referencia obtenidas con un medidor de distancia láser Bosch GLM120C. Los hombres mostraron errores relativos más bajos en los intervalos (3.87%, 4.75% y 5.53%), mientras que las mujeres registraron errores relativos medios más altos (6.0%, 6.7% y 7.27%). Los resultados confirman la viabilidad del método propuesto para aplicaciones en tiempo real en interacción humano-computadora, realidad aumentada y detección de proximidad basada en cámara.