Los métodos de selección de características son utilizados dentro de la etapa de reducción de dimensión de sistemas de reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para obtener el subconjunto de características más relevantes del conjunto completo de características, dicho subconjunto será aquel que maximice una función criterio determinada. En esta tesina se estudian métodos de selección tanto óptimos como sub-óptimos y se implementa una librería de funciones que contiene los métodos estudiados. Además se realiza el estudio de los principales descriptores estadísticos de textura de primer y segundo orden que se obtienen a partir de imágenes digitales. Los mismos son implementados conformando una librería de funciones que permite obtener descriptores de textura a partir de una imagen digital. Por último se plantea un modelo que permite aplicar métodos de selección de características a clasificación de texturas. Se realiza la implementación de dicho modelo dando lugar a una librería de funciones que se utiliza posteriormente para realizar pruebas. Los resultados obtenidos muestran que los métodos de selección de características mejoran el rendimiento de los sistemas de reconocimiento de patrones.Facultad de Informática