Il riconoscimento dei volti umani è uno degli argomenti più impegnativi nelle aree di elaborazione delle immagini, visione artificiale e riconoscimento dei modelli. Prima di riconoscere il volto umano, è necessario rilevare un volto ed estrarre le caratteristiche del volto. Molti metodi sono stati creati e sviluppati per eseguire il rilevamento dei volti e due dei metodi più popolari sono Viola-Jones Haar Cascade Classifier (V-J) e Histogram of Oriented Gradients (HOG). Questo articolo propone un confronto tra VJ e HOG per il rilevamento dei volti. Il metodo V-J calcola l’immagine integrale attraverso la caratteristica Haar-like con il processo AdaBoost per fare un robusto classificatore a cascata, HOG calcola il classificatore per ogni immagine in e scala dell’immagine, applica le finestre scorrevoli, estrae il descrittore HOG ad ogni finestra e applica il classificatore, se il classificatore rileva un oggetto con sufficiente probabilità che assomiglia a un volto, il classificatore registra il riquadro di delimitazione della finestra e applica la soppressione non massima per aumentare la precisione. I risultati sperimentali mostrano che il sistema ha rilevato con successo il volto in base all’algoritmo determinato. Questo significa che l’applicazione che utilizza la visione artificiale può rilevare il volto e confrontare i risultati.