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 ...

We say that a tree is a spider if has at most one vertex of degree greater than two. We prove the existence of families of graceful spiders with 3ℓ, 3ℓ+2 and 3ℓ−1 legs. We provide specific labels for each spider graph, these labels are constructed from graceful path graphs that have a particular label, so there is a correspondence between some paths and graceful spiders that we are studying, this correspondence is described in an algorithm outlined in the preliminaries.

We say that a tree is a spider if has at most one vertex of degree greater than two. We obtain existence of families of gracefuls spiders with ℓ(2k +1)−k, ℓ(2k +1)−k +1 and ℓ(2k +1)+k +1 legs. We provide specific labels for each spider graph, these labels are constructed from graceful path graphs that have a particular label, so there is acorrespondence between some paths and graceful spiders that we are studying, this correspondence is described in an algorithm outlined in the preliminaries.