Se presenta un esquema para el reconocimiento del lenguaje de señas usando técnicas de extracción de parámetros basados en firmas de correlación rotacional que toman como información de entrada imágenes en dos dimensiones y generan señales en una dimensión. Uno de los principales problemas del reconocimiento de lenguaje de señas es la extracción adecuada de la Región de Interés (ROI por sus siglas en inglés), este trabajo contempla el uso de un sistema de visión por computadora que evita la implementación de sensores electrónicos y marcadores visuales o físicos que limitan la practicidad de generar los gestos del lenguaje de señas, permitiendo así una expresión fluida y natural del individuo que se esté analizando. Se eligieron los signos de los dígitos del 1 al 9 del lenguaje de señas empleando un perceptrón multicapa con validación cruzada alcanzado un 100%.  Se presenta un esquema para el reconocimiento del lenguaje de señas usando técnicas de extracción de parámetros basados en firmas de correlación rotacional que toman como información de entrada imágenes en dos dimensiones y generan señales en una dimensión. Uno de los principales problemas del reconocimiento de lenguaje de señas es la extracción adecuada de la Región de Interés (ROI por sus siglas en inglés), este trabajo contempla el uso de un sistema de visión por computadora que evita la implementación de sensores electrónicos y marcadores visuales o físicos que limitan la practicidad de generar los gestos del lenguaje de señas, permitiendo así una expresión fluida y natural del individuo que se esté analizando. Se eligieron los signos de los dígitos del 1 al 9 del lenguaje de señas empleando un perceptrón multicapa con validación cruzada alcanzado un 100%.