Herkenning van het menselijk gezicht is een van de meest uitdagende onderwerpen op het gebied van beeldverwerking, computer vision, en patroonherkenning. Alvorens het menselijk gezicht te herkennen, is het noodzakelijk om een gezicht te detecteren en vervolgens de gelaatstrekken te extraheren. Er zijn veel methoden ontwikkeld voor gezichtsherkenning en twee van de meest populaire methoden zijn Viola-Jones Haar Cascade Classifier (V-J) en Histogram of Oriented Gradients (HOG). In dit artikel wordt een vergelijking voorgesteld tussen VJ en HOG voor het detecteren van het gezicht. V-J methode berekenen integraal beeld door middel van Haar-achtige functie met AdaBoost proces om een robuuste cascade classifier te maken, HOG berekenen van de classifier voor elk beeld in en de schaal van het beeld, toegepast de schuifvensters, geëxtraheerd HOG descriptor bij elk venster en toegepast de classifier, als de classifier gedetecteerd een object met voldoende waarschijnlijkheid dat lijkt op een gezicht, de classifier het opnemen van de begrenzende vak van het venster en toegepast niet-maximale onderdrukking om de nauwkeurigheid verhoogd. De experimentele resultaten tonen aan dat het systeem met succes gedetecteerd gezicht op basis van de bepaalde algoritme. Dat is betekenen dat de toepassing met behulp van computer vision gezicht kan detecteren en de resultaten te vergelijken.