Задача, связанная с обнаружением объектов на видеоизображениях, имеет множество практических приложений, касающихся вопросов безопасности, обработки информации в виртуальной реальности, управления мобильными роботами и др. В работе рассмотрены наиболее часто используемые методы выделения движущихся объектов применительно к видеопоследовательностям, полученным с бытовых камер в условиях присутствия шумов на изображениях. Показаны основные особенности обнаружения объектов. Описаны характеристики основных методов, используемых для анализа: метод вычитания фона, метод временного различия, метод оптического потока. Выделены основные проблемы обработки видеопоследовательностей, описана невозможность применения классических методов и предложены пути улучшения качества выделения движущихся объектов. Приведена таблица сравнительного анализа методов, в которой даны: время, затрачиваемое на вычисление, точность обнаружения, достоинства и недостатки подходов. Также приведена таблица сравнения успешности методов при обнаружении объектов, в которой указан процент успешного определения объекта при заданном разрешении видео и определенном окружении объекта. Было продемонстрировано, что разрешение видео заметным образом оказывает влияние на успешность обнаружения движущихся объектов, так как чем больше разрешение, тем больше предварительной информации для обработки алгоритм имеет в каждом кадре.