El trabajo descrito en este documento presenta una metodologia para la caracterizacion de unidades de accion facial (AUs), que representan cambios sutiles de las expresiones faciales. La metodologia se basa en metodos Kernel, para realizar un mapeo no lineal de los datos y buscar las direcciones de las proyecciones de los datos en el espacio caracteristico mediante analisis de componentes independientes (ICA). La validacion se realiza sobre la base de datos Cohn-Kanade. Se hace un preprocesamiento de las imagenes a traves de ecualizacion del histograma, un blanqueamiento de los datos con analisis de componentes principales basado en Kernel (KPCA), de esta forma el mapeo en el espacio caracteristico busca una estructura lineal de los datos de entrada, finalmente se aplica ICA para hacer que la distribucion de los datos proyectados sea lo menos Gaussiana posible. El desempeno alcanzado fue del 96.64% ±0.54 de exactitud para el reconocimiento promedio de trescombinaciones de AUs del rostro entero mas rostros neutrales, se detectan principalmente cambios que ocurren entre transiciones rapidas de AUs que se manifiestan de forma instantanea. Adicionalmente la metodologia planteada permite reducir el tamano del espacio caracteristico ya que se representan los datos en terminos unicamente de sus componentes independientes (ICs) de tal manera que se utilizan tan solo las variables que aportan mayor informacion, lo que permite disminuir la complejidad del clasificador.