El objetivo de este estudio será comparar distintas técnicas de detección y seguimiento de acciones durante un partido de volleyball utilizando visión por computador, con el fin de determinar qué modelo es más efectivo y comprender los factores clave que influyen en su rendimiento. El objetivo es que el modelo sea capaz de identificar al jugador, la acción y la posición en la cancha. Para ello, se analizarán diferentes enfoques, incluyendo técnicas clásicas de visión por computador (Ej. Optical Flow), modelos especializados para detección de poses (Ej. OpenPose) y arquitecturas basadas en aprendizaje profundo (Ej. YOLO, DeepSORT, EfficientNet), aplicándolos a un mismo conjunto de datos y evaluando su desempeño bajo criterios como precisión, velocidad de procesamiento y robustez ante las variaciones del video y del entorno.