Los metodos basados en subespacios son una herramienta muy utilizada en aplicaciones de vision por computador. Aqui se presentan y validan algunos algoritmos que hemos propuesto en este campo de investigacion. El primer algoritmo esta relacionado con una extension del metodo de vectores comunes discriminantes con kernel, que reinterpreta el espacio nulo de la matriz de dispersion intra-clase del conjunto de entrenamiento para obtener las caracteristicas discriminantes. Dentro de los metodos basados en subespacios existen diferentes tipos de entrenamiento. Uno de los mas populares, pero no por ello uno de los mas eficientes, es el aprendizaje por lotes. En este tipo de aprendizaje, todas las muestras del conjunto de entrenamiento tienen que estar disponibles desde el inicio. De este modo, cuando nuevas muestras se ponen a disposicion del algoritmo, el sistema tiene que ser reentrenado de nuevo desde cero. Una alternativa a este tipo de entrenamiento es el aprendizaje incremental. Aqui se proponen diferentes algoritmos incrementales del metodo de vectores comunes discriminantes."