[en] Pattern recognition is a discipline with a long history. Despite this, some weaknesses can be found in existing methods. To get an idea of which can be these weaknesses, a brief introduction to pattern recognition and to the most important methods used until today is performed in this work. Then the focus is directed towards the design of a new approach to provide solution to some of the weaknesses mentioned. The method developed in this work is based on the validation process, or what is the same, the comparison of pairs of signals. One of the mathematical tools historically used for this purpose is the correlation, which, on the other hand, has been extensively applied to pattern recognition. In the same way, the use of the Feature Selective Validation (FSV) method is proposed for its application in another area for which it was not expressly designed: pattern recognition. As will be seen during the work, this validation method, recently developed, has many advantages over other methods, reflecting this in its application to pattern recognition. From the fact that the FSV method has not been designed for pattern recognition, derives the need for multiple adaptations in order that its implementation in this new area can be fully functional. This is discussed in detail throughout this work obtaining several interesting conclusions. Finally, the method is applied to pattern recognition in ECG signals to test its validity. The use of such signals offers the advantage of having large databases widely studied. Thus it is possible to perform a validation of the method for the patterns found in electrocardiography, which is a first step for its further use in other areas.

[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.