L'analyse vidéo est un domaine de recherche récent et progressif. Il contient des nombreuses applications telles la vidéo-surveillance, l’indexation de vidéos, …. etc. Les détections des objets dans une vidéo est l’un des objectifs des applications de la vidéo-surveillance. Dans ce contexte, l’une des plus difficultés rencontrées par les chercheurs, est la segmentation correcte de l’objet. Pour une scène, surtout en plein air, de différents phénomènes peuvent perturber de la détection de l’objet. Ces phénomènes incluent la variation du niveau de luminosité, les objets d'arrière-plan en mouvement (par exemple des ondulations des vagues d'eau, feuilles mobiles, escaliers etc) et ombres des bâtiments dans les vidéos. Les méthodes utilisées pour la segmentation automatique l'aide d’un caméras fixes sont de différents types: ils peuvent être basée sur intensité / couleur ou la forme des caractéristiques de l'objet ou de fond. La modélisation de fond dans les situations caméra fixe est le premier choix pour les méthodes de détection d'objets. Toutefois, lorsque les techniques classiques de modélisation de base sont appliquées dans le déplacement des scénarios de fond qu'ils produisent de faibles taux de détection d'objets. Nous abordons la détection d'objets dans le déplacement de fond avec un modèle de fond basé sur la fréquence des couleurs.