Partiendo de la noción de que el cerebro humano puede reconocer imágenes haciendo uso únicamente de las siluetas de los objetos, han surgido líneas de investigación interesadas en abstraer información de la forma de los mismos. Los dos enfoques principales para el reconocimiento de formas son: basados en contorno y basados en esqueleto. Los métodos basados en esqueleto han demostrado ser más útiles que los basados en contorno cuando los objetos son formas articuladas. Sin embargo, aunque existen diferentes métodos para la construcción de esqueletos a partir de formas 2D, estos métodos requieren de diferentes parámetros de entrada los cuales son sensibles a las características de las formas o requieren demasiado tiempo de ejecución. Por otra parte, aunque son numerosos los métodos para la obtención de esqueletos a partir de formas, son pocos los trabajos que presentan estrategias para la obtención de características a partir de los esqueletos, de tal manera que puedan ser utilizadas en tareas de identificación, clasificación y reconocimiento de formas. En esta tesis se propone un nuevo método para la obtención de esqueletos sin pérdida de ramas importantes y libre de ramas no deseadas. Posteriormente, son construidos grafos pesados a partir de características obtenidas desde el esqueleto y éstos son a su vez utilizados en tareas de clasificación. El método de clasificación propuesto en este trabajo utiliza OSB (del inglés Optimal Subsequence Bijection) para obtener un valor de similitud en función de las correspondencias encontradas entre pares de pixeles finales para dos esqueletos representados como grafos pesados. La estrategia de clasificación propuesta en este trabajo permite una alta reducción del costo computacional y produce mejores resultados de clasificación respecto a métodos presentados en la literatura que utilizan OSB para comparar grafos.