[ca] El reconeixement de patrons és una disciplina amb una llarga trajectòria. Malgrat això s'evidencien algunes mancances en els mètodes existents. Per tal de tenir una idea de quines poden ser aquestes mancances, en aquest treball es realitza una breu introducció al reconeixement de patrons i als mètodes més rellevants utilitzats fins a dia d'avui. A continuació, el focus es dirigeix cap al disseny d'un nou mètode que aporti solució a algunes de les esmentades mancances. El mètode desenvolupat en aquest treball es basa en el procés de validació, o el que és el mateix, la comparació de parells de senyals. Una de les eines matemàtiques que s'han utilitzat històricament per a aquesta finalitat és la correlació que, per altra banda, també s'ha aplicat extensivament al reconeixement de patrons. D'aquesta mateixa manera es proposa la aplicació del mètode de validació Feature Selective Validation (FSV) en un altre àmbit per al que no ha estat expressament dissenyat: el reconeixement de patrons. Com es veurà durant el treball, aquest mètode de validació, recentment desenvolupat, aporta nombrosos avantatges respecte a altres mètodes, reflectint-se això en la seva aplicació al reconeixement de patrons. Del fet que el mètode de validació FSV no hagi estat dissenyat pensant en el reconeixement de patrons, deriva la necessitat de realitzar diverses adaptacions per a que la seva implementació en aquesta nova àrea sigui completament funcional. Això és analitzat en detall al llarg d'aquest treball obtenint diverses conclusions interessants. Finalment, per posar a prova la validesa del mètode, aquest s'aplica al reconeixement de patrons en senyals d'electrocardiograma. L'ús d'aquest tipus de senyals ofereix l'avantatge de disposar de grans bases de dades àmpliament estudiades. D?aquesta manera és possible realitzar una validació del mètode per als patrons trobats en electrocardiografia, la qual cosa suposa un primer pas per al seu posterior ús en altres àmbits.

[es] El reconocimiento de patrones es una disciplina con una larga trayectoria. A pesar de ello se evidencian algunas debilidades en los métodos existentes. Para tener una idea de cuáles pueden ser estas debilidades, en este trabajo se realiza una breve introducción al reconocimiento de patrones y a los métodos más relevantes empleados hasta el día de hoy. A continuación, el foco se dirige hacia el diseño de un nuevo método que aporte solución a algunas de dichas debilidades. El método desarrollado en este trabajo se basa en el proceso de validación, o lo que es lo mismo, la comparación de pares de señales. Una de las herramientas matemáticas que se han usado históricamente para tal finalidad es la correlación que, por otro lado, también se ha aplicado extensivamente al reconocimiento de patrones. De esta misma manera se propone la aplicación del método de validación Feature Selective Validation (FSV) en otro ámbito para el cual no ha sido expresamente diseñado: el reconocimiento de patrones. Como se verá durante el trabajo, este método de validación, recientemente desarrollado, aporta numerosas ventajas respecto a otros métodos, reflejándose esto en su aplicación al reconocimiento de patrones. Del hecho que el método de validación FSV no haya sido diseñado pensando en el reconocimiento de patrones, deriva la necesidad de realizar varias adaptaciones para que su implementación en esta nueva área sea completamente funcional. Esto es analizado en detalle a lo largo de este trabajo obteniendo varias conclusiones interesantes. Finalmente, para poner a prueba la validez del método, éste se aplica al reconocimiento de patrones en señales de electrocardiograma. El uso de este tipo de señales ofrece la ventaja de disponer de grandes bases de datos ampliamente estudiadas. De esta manera es posible realizar una validación del método para los patrones encontrados en electrocardiografía, lo cual supone un primer paso para su posterior uso en otros terrenos.