En este trabajo se desarrolla un sistema algorítmico con el fin de comprobar si el papel del color puede ser un atributo importante en los sistemas de reconocimiento facial en dos dimensiones (2-D), con orientación frontal y pequeñas variaciones en los gestos de los individuos. La primera fase consiste en la detección y localización del rostro humano para la cual se emplea el algoritmo de aprendizaje AdaBoost y una combinación de clasificadores en cascada, con el fin de aumentar las tasas de detección. En una segunda fase se aplica el enfoque de eigenfaces y se implementa un sistema clasificador para reconocer e identificar el sujeto de entrada a un individuo específico, utilizando la distancia euclidiana y de mahalanobis. Se ilustran los resultados obtenidos del sistema propuesto tanto para imágenes en color como en grises, contrastando que la información del color en el plano HSV puede mejorar las tasas de reconocimiento cuando se compara con el plano RGB.