------http//riuat.uat.edu.m/handle//as tendencias actuales en el campo de visin por computadora han sido impulsadas por modelos de clasiicacin de imgenes, con el objetivo de dotar a un sistema con la capacidad de simular el proceso humano de percepcin, transormacin e interpretacin de inormacin visual proveniente de un entorno real. as principales aplicaciones se enocan en la deteccin de objetos, involucrando tareas como etraccin y anlisis de caractersticas, localizacin de objetos, anlisis de contornos y ormas, entre otros. in embargo, debido a la complejidad inherente en la implementacin de estas tareas, los esuerzos por su desarrollo se concentran en el estudio de cada una de ellas de manera individual y diseadas de acuerdo con las caractersticas del problema por resolver. rogresos signiicativos en el mbito de deteccin de objetos han sido desarrollados gracias a la integracin de algoritmos de achine earning, especicamente algoritmos para clasiicacin como edes euronales rtiiciales (rtiicial eural etworks – ), -earest eighbor (), upport ector achine (), entre otros. entro de este trabajo se plantea el desarrollo de un sistema de visin, utilizando la plataorma robot humanoide obotis , con el objetivo de procesar e interpretar imgenes del entorno, as como detectar objetos de inters dentro del mismo. l entorno de prueba utilizado es similar al presentado en competencias oboup. n el desarrollo se utilizaron tcnicas de visin convencionales, as como el algoritmo de clasiicacin . dicionalmente, se proponen mejoras al proceso de clasiicacin con un algoritmo al que se denomin y (ynamic earest eighbor).spaol ]cceso biertoisin por omputadoraachine earningobotisy.]esis aestria