Este documento presenta una comparación entre un sistema de visión múltiple rojo verde azul-profundo (RGB-D), un sensor de fibra óptica de polímero basado en variación de intensidad (POF) y unidades de medida inercial (IMUs) para la estimación del ángulo articular humano y análisis de movimiento. Esta comparación sistemática tiene como objetivo estudiar el equilibrio entre la característica no invasiva de un sistema de visión y su precisión con tecnologías vestibles para mediciones de ángulos articulares. El sistema de visión múltiple RGB-D está compuesto por dos sensores basados en cámaras, en los que se emplea un algoritmo de fusión de sensores para mitigar los problemas de oclusión y alcance comúnmente reportados en tales sistemas. Se emplearon dos sensores vestibles para la comparación de la estimación de ángulos: (i) un sensor de curvatura POF para medir ángulos de 1 grado de libertad; y (ii) IMUs MTw Awinda de Xsens disponibles comercialmente. Se implementó un protocolo para evaluar codos de 11 voluntarios sanos y se presentó la comparación de los tres sistemas utilizando el coeficiente de correlación y el error cuadrático medio (RMSE). Además, se propone un enfoque novedoso para la corrección de ángulos de sistemas basados en cámaras sin marcadores para minimizar los errores en el plano sagital. Los resultados muestran un coeficiente de correlación de hasta 0.99 entre los sensores con un RMSE de 4.90, lo que representa una reducción de dos veces en comparación con los resultados no compensados (10.42). Por lo tanto, el sistema RGB-D con la técnica propuesta es una opción atractiva, no invasiva y de bajo costo para la evaluación de ángulos articulares. Los autores visualizan el sistema de visión propuesto como una herramienta valiosa para el desarrollo de entornos interactivos basados en juegos y para la asistencia de profesionales de la salud en la generación de parámetros funcionales durante el análisis de movimiento en entrenamiento físico y terapia.