Reconhecimento facial humano é um dos tópicos mais desafiadores nas áreas de processamento de imagem, visão computadorizada e reconhecimento de padrões. Antes de reconhecer o rosto humano, é necessário detectar um rosto e, em seguida, extrair as características do rosto. Muitos métodos foram criados e desenvolvidos a fim de realizar a detecção facial e dois dos métodos mais populares são Viola-Jones Haar Cascade Classifier (V-J) e Histogram of Oriented Gradients (HOG). Este trabalho propôs uma comparação entre VJ e HOG para a detecção da face. O método V-J calcula Imagem Integral através do recurso Haar com o processo AdaBoost para fazer um classificador em cascata robusto, o HOG calcula o classificador para cada imagem em e escala da imagem, aplica as janelas deslizantes, extrai o descritor de HOG em cada janela e aplica o classificador, se o classificador detectar um objeto com probabilidade suficiente que se assemelha a uma face, o classificador grava a caixa delimitadora da janela e aplica supressão não-máxima para fazer a precisão aumentar. Os resultados experimentais mostram que o sistema detectou com sucesso a face com base no algoritmo determinado. Isso significa que a aplicação usando visão por computador pode detectar a face e comparar os resultados.