La frecuencia respiratoria (FR) es la cantidad de respiraciones por minuto que realiza un ser vivo y está regulada por el sistema nervioso y algunas otras características fisiológicas o patológicas. La FR se puede extraer por medio de Fotopletismografía de imagen (IPPG), la cual es una técnica que consiste en extraer diferentes variables fisiológicas del video de una persona, de manera remota y sin contacto. Para esta investigación se decidió estudiar la FR debido a su importancia en el contexto clínico, ya que refleja algunas funciones esenciales del cuerpo. Puede ser de utilidad, por ejemplo, para detectar enfermedades respiratorias y/o cardiacas. En este proyecto, se estudiaron un total de 13 participantes, cuyas edades variaban entre los 18 y 50 años. Para la adquisición de los videos, se utilizaron las cámaras con las que contaba cada participante, como la cámara integrada de un computador o la cámara de un celular. El ejercicio consistía en la grabación de un video por cada participante de alrededor de 3 minutos, donde se le indicaba cómo respirar para así controlar su FR y después compararla con los resultados. La medición de la FR se hizo por medio de la aplicación “Paced Breathing” ya usada en investigaciones anteriores. Para la extracción de la señal se realizó primero la localización de una región de interés (ROI) en el rostro, con el algoritmo de Viola-Jones, para luego aplicar una etapa de remoción de artefactos. A través de técnicas de procesamiento de imágenes y procesamiento estadístico de señales multivariables se pudo extraer la FR de cada sujeto con error promedio de3.3% a través de análisis con transformada Wavelet y 2.65% con análisis de Fourier. Se utilizaron herramientas de preprocesamiento como filtros frecuenciales, remoción de tendencias lineales y filtros de media móvil. Los métodos propuestos en este trabajo son novedosos y presentan una alternativa para la extracción de diferentes variables fisiológicas. Las condiciones de grabación de los participantes no están bajo muchas restricciones, por lo que podría ser utilizado en varios campos de la salud sin necesidad de condiciones exigentes. Además, muestra un desempeño similar al estado del arte y provee una forma no invasiva para la medición de una variable fisiológica de importancia clínica y de investigación.