Este documento presenta un novedoso método de sustracción de fondo que utiliza un análisis a nivel de textura basado en el banco de filtros Gabor y momentos estadísticos. El método aborda el desafío de detectar con precisión objetos en movimiento que presentan una variabilidad de intensidad de color o textura similar al entorno circundante, que los métodos convencionales luchan por manejar de manera efectiva. El método propuesto distingue con precisión entre objetos del primer plano y el fondo capturando diferentes componentes de frecuencia utilizando el banco de filtros Gabor y cuantificando el nivel de textura a través de momentos estadísticos. Evaluaciones experimentales extensas utilizan conjuntos de datos con condiciones de iluminación variables, texturas uniformes y no uniformes, sombras y fondos dinámicos. El rendimiento del método propuesto se compara con otros métodos existentes utilizando métricas como sensibilidad, especificidad y tasa de falsos positivos. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera a otros métodos en precisión y robustez. Maneja de manera efectiva escenarios con fondos complejos, cambios de iluminación y objetos que presentan texturas o intensidades de color similares al fondo. Nuestro método conserva la estructura del objeto minimizando las detecciones falsas y el ruido. Este documento proporciona información valiosa sobre visión por computadora y detección de objetos, ofreciendo una solución prometedora para la detección precisa del primer plano en diversas aplicaciones como vigilancia por video y seguimiento de movimiento.