En los últimos años, en combinación con los avances tecnológicos han surgido nuevos paradigmas de interacción con el usuario. Esto ha motivado a la industria a la creación de dispositivos de Interfaz Natural de Usuario (NUI, del inglés Natural User Interface) cada vez más potentes y accesibles. En particular, las cámaras de profundidad han alcanzado grandes niveles de adopción por parte de los usuarios. Entre estos dispositivos se destacan la Microsoft Kinect, la Intel RealSense y el Leap Motion Controller. Este tipo de dispositivos facilitan la adquisición de datos en el Reconocimiento de Actividades Humanas (HAR, del inglés Human Activity Recognition). HAR es un área que tiene por objetivo la identificación automática, dentro de secuencias de imágenes, de actividades realizadas por seres humanos. Entre los diferentes tipos de actividades humanas se encuentran los gestos manuales, es decir, aquellos realizados con las manos. Los gestos manuales pueden ser estáticos o dinámicos, según si presentan movimiento en las secuencias de imágenes. El reconocimiento de gestos manuales permite a los desarrolladores de sistemas de Interacción Humano-Computadora (HCI, del inglés Human-Computer Interaction) crear experiencias e interacciones más inmersivas, naturales e intuitivas. Sin embargo, esta tarea no resulta sencilla. Es por ello que, en la academia se ha abordado esta problemática con el uso de técnicas de aprendizaje de máquina. Tras el análisis del estado del arte actual, se ha identificado que la gran mayoría de los enfoques propuestos no contemplan el reconocimiento de los gestos estáticos y los dinámicos en forma simultánea (enfoques híbridos). Es decir, los enfoques están destinados a reconocer un solo tipo de gestos. Además, dado el contexto de sistemas HCI reales debe tenerse en cuenta también el costo computacional y el consumo de recursos de estos enfoques, con lo cual los enfoques deberían ser livianos. Por otra parte, casi la totalidad de los enfoques presentes en el estado del arte abordan la problemática ubicando las cámaras frente a los usuarios (perspectiva de segunda persona) y no desde la perspectiva de primera persona (FPV, del inglés First-Person View), en la que el usuario posee un dispositivo colocado sobre sí mismo. Esto puede asociarse con que recién en los últimos años han surgido dispositivos relativamente ergonómicos (pequeños, de peso ligero) que permitan considerar una perspectiva FPV viable. En este contexto, en la presente tesis se propone un enfoque liviano para el reconocimiento de gestos híbridos con cámaras de profundidad teniendo en cuenta la perspectiva FPV. El enfoque propuesto consta de 3 grandes componentes. En primer lugar, el de Adquisición de Datos, en el cual se define el dispositivo a utilizar y se recopilan las imágenes y la información de profundidad que es normalizada al rango de valores de 0 a 255 (escala de los canales RGB). En segundo lugar, el de Preprocesamiento, el cual tiene por objetivo hacer que dos secuencias de imágenes con variaciones temporales sean comparables. Para ello, se aplican técnicas de remuestreo y reducción de resolución. Además, en este componente se computa el flujo óptico determinado por las secuencias de imágenes a color que se poseen. En particular, se utiliza el flujo óptico como un nuevo canal de información dadas sus ventajas en lo que respecta a un análisis espacio-temporal de los videos. En tercer lugar, con las secuencias muestreadas y con la información de flujo óptico, se procede al componente Modelo de Aprendizaje Profundo, donde se aplican técnicas de aprendizaje profundo que permiten abordar las etapas de extracción de características y de clasificación. Particularmente, se propone una arquitectura de red convolucional densamente conectada con soporte multi-modal. Cabe destacar que, la fusión de las modalidades no es en etapa temprana ni tardía sino dentro del mismo modelo. De esta manera, se obtiene un modelo end-to-end que obtiene beneficios de los canales de información en forma separada y también conjunta. Los experimentos realizados han mostrado resultados muy alentadores (alcanzando un 90% de exactitud) indicando que la elección de este tipo de arquitecturas permite obtener una gran eficiencia de parámetros así como también de tiempos de predicción. Cabe resaltar que, las pruebas son realizadas sobre un conjunto de datos relevante del área. En base a ello, se analiza el desempeño de la presente propuesta en relación a diferentes escenarios como con variación de iluminación o movimiento de cámara, diferentes tipos de gestos, sensibilidad o sesgo por personas, entre otros.