En la actualidad, la seguridad se está convirtiendo en un servicio de primera necesidad, tanto en espacios públicos como privados. Para garantizarla, se utiliza una gran cantidad de desarrollos tecnológicos como los sistemas de videovigilancia, los cuales tienen por objetivo facilitar el trabajo a los entes de seguridad mediante el análisis de las secuencias de video. Además de éstas, también existen otras aplicaciones donde es necesaria la interacción entre máquinas y hombre mediante secuencias de video, como pueden ser las smart-rooms o habitaciones inteligentes, siendo necesario analizar el contenido de las secuencias de video para que sistemas autónomos puedan tomar decisiones de forma automática. Teniendo en cuenta el marco de aplicaciones en el que nos encontramos, vamos a trabajar con sistemas capaces de detectar objetos en movimiento e incluso seguirlos para poder ser utilizados en protocolos de seguridad. Por tanto, gracias a algoritmos que procesan las secuencias de video captadas por las cámaras fijas de videovigilancia instaladas en el perímetro de seguridad, vamos a trabajar con sistemas que son capaces de denunciar comportamientos extraños a las competencias pertinentes, aumentando así la eficiencia de los sistemas de seguridad. Dicho esto, este proyecto tiene por objetivo presentar algunas de las técnicas que se utilizan para detectar objetos de primer plano en una secuencia de video, siendo utilizadas en algunos de los escenarios descritos anteriormente. Para ello, se realizará un análisis comparativo entre distintas técnicas utilizadas, estudiando las ventajas e inconvenientes de cada una de ellas. Además, se prestará especial atención a los algoritmos basados en un modelo de fondo a nivel de imagen, con el fin de abrir la puerta a futuras líneas de investigación que puedan aportar mejores soluciones a la sociedad.