Los invariantes de momento han sido estudiados extensamente y utilizados ampliamente en el reconocimiento de objetos. La investigación pionera de los invariantes de momento en el reconocimiento de patrones fue realizada por Hu, donde se desarrolló un conjunto de invariantes de momento para la transformación de similitud utilizando la teoría de invariantes algebraicos. Este artículo detalla un análisis comparativo sobre varias modificaciones de los invariantes de momento originales de Hu que se utilizan para describir y recuperar formas bidimensionales (2D) con un solo contorno cerrado. La principal contribución de este artículo es que proponemos varias funciones de ponderación diferentes para calcular el momento central de acuerdo con el procesamiento visual humano. Los resultados comparativos se detallan a través de un análisis experimental. Los resultados sugieren que los invariantes de momento mejorados por funciones de ponderación pueden obtener un mejor rendimiento de recuperación que el original.