Este documento profundiza en el ámbito del reconocimiento de actividad humana (HAR) aprovechando las capacidades de las redes neuronales Siamesas (SNN), centrándose en la efectividad comparativa de los enfoques de aprendizaje contrastivo y de tripleta. Frente a la creciente importancia de HAR en la atención médica, el deporte y los entornos inteligentes, la necesidad de modelos avanzados capaces de reconocer y clasificar con precisión actividades humanas complejas se ha vuelto primordial.