[ca] Molts problemes de la vida quotidiana estan plens de decisions multi-classe. En l'àmbit del Reconeixement de Patrons, s'han proposat moltes tècniques d'aprenentatge que treballen sobre problemes de dos classes. No obstant, la extensió de classificadors binaris al cas multi-classe és una tasca complexa. En aquest sentit, Error-Correcting Output Codes (ECOC) han demostrat ser una eina potent per combinar qualsevol nombre de classificadors binaris i així modelar problemes multi-classe. No obstant, encara hi ha molts punts oberts sobre les capacitats del framework d'ECOC. En aquesta tesis, els dos estats principals d'un disseny ECOC són analitzats: la codificació i la decodificació. Es presenten diferents alternatives de dissenys dependents del domini del problema. Aquests dissenys fan ús del coneixement del domini del problema per minimitzar el nombre de classificadors que permeten obtenir un alt rendiment de classificació. Per altra banda, l'anàlisi de la codificació de dissenys d'ECOC es emprada per definir noves regles de decodificació que prenen total avantatja de la informació provinent del pas de la codificació. A més a més, com que classificacions exitoses requereixen rics conjunts de característiques, noves tècniques de detecció/extracció de característiques es presenten i s'avaluen en els nous dissenys d'ECOC. L'avaluació de la nova metodologia es fa sobre diferents bases de dades reals i sintètiques: UCI Machine Learning Repositori, símbols manuscrits, senyals de trànsit provinents de sistemes Mobile Mapping, imatges coronàries d'ultrasò, imatges de la Caltech Repositori i bases de dades de malats de Chagas. Els resultats que es mostren en aquesta tesis mostren que s'obtenen millores de rendiment rellevants tant a la codificació com a la decodificació dels dissenys d'ECOC quan les noves regles són aplicades.

[en] Many real problems require multi-class decisions. In the Pattern Recognition field, many techniques have been proposed to deal with the binary problem. However, the extension of many 2-class classifiers to the multi-class case is a hard task. In this sense, Error-Correcting Output Codes (ECOC) demonstrated to be a powerful tool to combine any number of binary classifiers to model multi-class problems. But there are still many open issues about the capabilities of the ECOC framework. In this thesis, the two main stages of an ECOC design are analyzed: the coding and the decoding steps. We present different problem-dependent designs. These designs take advantage of the knowledge of the problem domain to minimize the number of classifiers, obtaining a high classification performance. On the other hand, we analyze the ECOC codification in order to define new decoding rules that take full benefit from the information provided at the coding step. Moreover, as a successful classification requires a rich feature set, new feature detection/extraction techniques are presented and evaluated on the new ECOC designs. The evaluation of the new methodology is performed on different real and synthetic data sets: UCI Machine Learning Repository, handwriting symbols, traffic signs from a Mobile Mapping System, Intravascular Ultrasound images, Caltech Repository data set or Chaga's disease data set. The results of this thesis show that significant performance improvements are obtained on both traditional coding and decoding ECOC designs when the new coding and decoding rules are taken into account.