Este documento propone un filtro de Kalman adaptativo (AKF) para mejorar el rendimiento de una interfaz hombre-máquina (HMI) basada en visión aplicada a un videojuego. La HMI identifica gestos de cabeza y los decodifica en comandos correspondientes. Se utilizan algoritmos de detección de rostros y seguimiento de características para detectar el flujo óptico producido por los gestos de cabeza. Tales enfoques a menudo fallan debido a cambios en la postura de la cabeza, oclusión y variaciones en la iluminación. El filtro de Kalman adaptativo se aplica para estimar la información de movimiento y reducir el efecto de los fotogramas perdidos en una aplicación en tiempo real. La falla en el seguimiento de gestos de cabeza eventualmente conduce a un mal funcionamiento del control del juego, reduciendo las puntuaciones alcanzadas, por lo que se examina el rendimiento de la HMI basada en visión propuesta utilizando un mecanismo de puntuación del juego. Los resultados experimentales muestran que la interfaz propuesta tiene un buen tiempo de respuesta, y el filtro de Kalman adaptativo mejora las puntuaciones del juego en un diez por ciento.