En este documento presentamos un enfoque hacia el reconocimiento en tiempo real de gestos de mano utilizando el sensor Kinect, investigando varias técnicas de aprendizaje automático. Proponemos un enfoque novedoso para la extracción de características, utilizando medidas en las articulaciones de los esqueletos extraídos. Las características propuestas extraen ángulos y desplazamientos de las articulaciones del esqueleto, a medida que estos se mueven en un espacio 3D. Definimos un conjunto de gestos y construimos un conjunto de datos de la vida real. Entrenamos clasificadores de gestos bajo el supuesto de que serán aplicados y evaluados tanto por usuarios conocidos como desconocidos. Los resultados experimentales con 11 enfoques de clasificación demuestran la efectividad y el potencial de nuestro enfoque tanto con el conjunto de datos propuesto como en comparación con trabajos de investigación de vanguardia.