En el presente trabajo de título, que se presenta para obtener el título de Ingeniero Civil Electricista, se diseña y construye un sistema de capaz de interpretar una serie de gestos realizados con las manos. Este sistema hace uso de una cámara web con la que se obtienen imágenes de manera periódica, que son procesadas y analizadas individualmente para poder luego interpretar el gesto ejecutado mediante métodos estadísticos. El problema se ha separado en dos etapas distintas: la localización inicial de la(s) mano(s) en una imagen cualquiera y la posterior interpretación del gesto que se realiza. Para este fin se hace uso de varios subsistemas dentro del campo de la visión computacional, como lo son clasificadores estadísticos basados en ‘Adaboost’, seguimiento de objetos mediante ‘Meanshift’ y detección de piel con métodos adaptivos. El sistema diseñado funciona de la manera siguiente: en una serie de imágenes obtenidas a través de una cámara se ejecuta un detector de caras, continuándose este proceso hasta que se logre encontrar alguna. Una vez detectada una cara se le aplica un algoritmo de seguimiento de objetos para conocer su ubicación dentro de la imagen a lo largo del tiempo, usándose además la información del color presente en esta cara para construir un modelo que identifique la piel. Este modelo de piel se aplica sobre todas las imágenes siguientes para detectar zonas que posean este color, y que por lo tanto tienen alta probabilidad de corresponder a alguna parte del cuerpo humano. Estas zonas de interés son analizadas en mayor profundidad, aplicando sobre ellas un detector de manos, entrenado en el marco de este trabajo de título y que hace uso de un procedimiento similar al del detector de cara. Al igual que en el caso de las caras, este detector se aplica sobre todas las imágenes de entrada hasta que se obtenga una detección positiva. Una vez detectada una mano se usa el mismo sistema de seguimiento empleado para las caras, y se aplica sobre esta zona otra serie de detectores. Estos nuevos detectores cumplen la función de identificar cual es el gesto que el usuario está realizando en ese momento, basados en un diccionario gestual previamente definido y que consta de cuatro tipos diferentes para este trabajo. Los resultados de estos detectores son finalmente analizados por un clasificador que finalmente toma la decisión de cual gesto está realizando el usuario. Este proceso se continúa efectuando iterativamente mientras se tenga un vídeo de entrada al sistema. Los resultados obtenidos en la etapa de detección de los gestos son para todos los casos superior al 60%, obteniéndose para un caso detecciones correctas mayores al 95%. El sistema final logra un 69% de éxito en la clasificación de los gestos conocidos por él, debiéndose la mayor cantidad de errores a confusiones entre gestos parecidos entre si. La totalidad del algoritmo puede llegar a funcionar a una velocidad promedio de 6,6 [cuadros/seg.], lo que se considera un número aceptable para su uso sin molestias para el usuario del mismo.