Presentamos un sistema novedoso de reconocimiento automático de hojas simples y regulares de árboles, basado en un método de clasificación híbrido por medio de una Máquina de Soporte Vectorial (SVM). Usando el núcleo de Fisher, calculado a partir de un Modelo Oculto de Harkov (HMM) y una secuencia de ángulos, como parámetro extraído a partir del contorno de la hoja; se han obtenido tasas exitosa de reconocimiento tan altas como el 99%. Tales tasas fueron obtenidas, de acuerdo al número de hojas empleadas en el proceso de entrenamiento, de una en adelante, y del número de estados en el modelo HMM. La descripción vectorial angular, hace de estos parámetros invariantes de acuerdo a: rotación, posicionamiento y tamaño. La transformada HMM codifica la característica de secuenciación en la descripción del borde. La extracción automática de parámetros se implementó a partir de imágenes a colores rastreadas a 300 puntos por pulgada. La aplicación de estos algoritmos se ha centrado en la implementación de un clasificador por géneros de árboles de la familia Lauraceae de Costa Rica.