La extracción automática de regiones de interés a partir de videos capturados por cámaras estáticas es un tema de gran interés, pues permite enfocar la atención de un sistema de visión por computador sobre regiones relevantes en la escena, haciendo posible el análisis en tiempo real de grandes cantidades de información de video, lo que resulta inviable de realizar por una simple inspección humana. La extracción de regiones de interés es comúnmente utilizada en aplicaciones como: Análisis de tendencias comerciales, video-vigilancia, extracción de estadísticas en deportes, monitoreo de tráfico y monitoreo de adultos mayores. Específicamente, la detección de regiones de interés resulta de gran utilidad en tareas de video-vigilancia pues permite a los diferentes entes de seguridad tomar decisiones y actuar en tiempo real ante posibles amenazas. Para la detección de regiones de interés, generalmente se emplean algoritmos de sustracción de fondo, los cuales han sido ampliamente analizados y desarrollados. Sin embargo, cuando se presentan interacciones complejas entre regiones de interés como objetos estáticos, estos algoritmos tienden a tener problemas con sus reglas de actualización, conllevando a una disminución considerable en la precisión obtenida. En este trabajo se propone emplear técnicas de sustracción de fondo con el fin de apoyar tareas de video-vigilancia. De forma específica, se propone desarrollar reglas de actualización que permitan incluir de forma adecuada información espacial referente a objetos en la escena, buscando reducir errores causados por interacciones complejas entre regiones de interés.