El SARS-CoV-2, que causa la enfermedad del COVID-19, es un virus que se ha expandido rápidamente por el mundo, teniendo como lugar de inicio la ciudad de Wuhan, en China. A la fecha se han detectado más de 36 738 525 casos a nivel mundial. La tasa de infectados aumenta diariamente y la capacidad sanitaria no se da abasto. Por estas razones, se ha venido proponiendo una variedad de métodos para identificar el novel coronavirus con mayor rapidez y a menor costo. Un ejemplo de estos métodos para identificar la enfermedad es el COVID-Net, una red convolucional que identifica el COVID-19, neumonía o pulmones en condición normal. En este trabajo se propone una metodología para identificar y clasifi car imágenes de radiografías de tórax que tienen el COVID-19, neumonía o sin condición. Para esto se utilizaron extractores de características intermedias: HOG+PCA, SIFT+K-means y SURF+...