Human face recognition is one of the most challenging topics in the areas of image processing, computer vision, and pattern recognition. Az emberi arc felismerése előtt szükség van az arc detektálására, majd az arc jellemzőinek kinyerésére. Számos módszert hoztak létre és fejlesztettek ki az arcfelismerés elvégzésére, és a két legnépszerűbb módszer a Viola-Jones Haar Cascade Classifier (V-J) és a Histogram of Oriented Gradients (HOG). Ez a cikk a VJ és a HOG összehasonlítását javasolta az arc felismerésére. A V-J módszer kiszámítja az integrált képet a Haar-szerű tulajdonságon keresztül AdaBoost eljárással, hogy robusztus kaszkád osztályozót készítsen, a HOG kiszámítja az osztályozót minden egyes képre a képen és a kép skáláján, alkalmazza a csúszó ablakokat, kivonja a HOG leírót minden ablaknál és alkalmazza az osztályozót, ha az osztályozó elég valószínűséggel észlelt egy objektumot, amely hasonlít egy arcra, az osztályozó rögzíti az ablak határoló dobozát és alkalmazza a nem maximális elnyomást, hogy a pontosság növekedjen. A kísérleti eredmények azt mutatják, hogy a rendszer sikeresen észlelte az arcot a meghatározott algoritmus alapján. Ez azt jelenti, hogy a számítógépes látást használó alkalmazás képes az arc felismerésére és az eredmények összehasonlítására.