El reconocimiento de rostros humanos es uno de los temas más desafiantes en las áreas de procesamiento de imágenes, visión por ordenador y reconocimiento de patrones. Antes de reconocer la cara humana, es necesario detectar una cara y luego extraer las características de la cara. Se han creado y desarrollado muchos métodos para realizar la detección de rostros y dos de los más populares son el clasificador en cascada de Viola-Jones Haar (V-J) y el histograma de gradientes orientados (HOG). En este trabajo se propone una comparación entre VJ y HOG para detectar el rostro. El método V-J calcula la imagen integral a través de la característica Haar con el proceso AdaBoost para hacer un clasificador en cascada robusto, HOG calcula el clasificador para cada imagen en y escala de la imagen, aplicó las ventanas deslizantes, extrajo el descriptor HOG en cada ventana y aplicó el clasificador, si el clasificador detectó un objeto con suficiente probabilidad que se asemeja a una cara, el clasificador de grabación de la caja de delimitación de la ventana y aplicó la supresión no máxima para hacer la precisión aumentó. Los resultados experimentales muestran que el sistema detectó con éxito la cara basándose en el algoritmo determinado. Esto significa que la aplicación que utiliza la visión por ordenador puede detectar la cara y comparar los resultados.