En el presente trabajo se propone un sistema para estimar la mirada de las personas de manera general, esto quiere decir que a partir de estimaciones discretas de la pose de la cabeza se asocian regiones segmentadas en un plano enfrente de ellas representando la mirada. El proceso descrito a lo largo del documento tiene un enfoque basado principalmente en dos etapas: la fase de calibración del experimento y la fase de clasificación. En la primera etapa se utilizan técnicas de optimización numérica, geometría, álgebra lineal y calibración de cámaras con el objetivo de que la captura de datos para la clasificación sea lo más precisa posible. En la segunda etapa se utilizan en su mayoría herramientas de aprendizaje automático como el detector de rostros de Viola y Jones,descriptores de características HOG y redes neuronales con el propósito de clasificar la mirada de las personas. Los métodos probados en las diferentes fases son descritos ampliamente en el documento. Cada una de las fases es descrita de manera independiente pero se mantienen dentro del contexto del objetivo principal.