En el presente trabajo, se desarrolla una revisión sobre los principales modelos probabilísticos para el Reconocimiento de Patrones. Centrándonos en el estudio del Reconocimiento de Patrones aplicado a la segmentación de imágenes. La segmentación de imágenes digitales es el proceso de dividir o segmentar dicha imagen en varios grupos; es decir los píxeles de la imagen se dividen en distintios grupos o categorias. Este proceso, se realiza con el fin de simplificar o modificar la representación de una imagen en grupos más significativos o más fáciles de analizar. Nuestro trabajo propone estudiar el algoritmo Expectation-Maximization (EM) en particular en Modelos de Mezclas Gaussianas. El algoritmo EM es un método iterativo, usado frecuentemente para estimar los valores de los parámetros en modelos probabilísticos en problemas de datos incompletos. Para evaluar el desempeño ...