Recunoașterea fețelor umane este unul dintre cele mai dificile subiecte în domeniile procesării imaginilor, vederii computerizate și recunoașterii de tipare. Înainte de recunoașterea feței umane, este necesar să se detecteze o față, apoi să se extragă caracteristicile feței. Au fost create și dezvoltate multe metode pentru a realiza detectarea fețelor, iar două dintre cele mai populare metode sunt Viola-Jones Haar Cascade Classifier (V-J) și Histogram of Oriented Gradients (HOG). Această lucrare a propus o comparație între VJ și HOG pentru detectarea feței. Metoda V-J calculează imaginea integrală prin intermediul caracteristicilor de tip Haar cu procesul AdaBoost pentru a realiza un clasificator în cascadă robust, HOG calculează clasificatorul pentru fiecare imagine în și la scara imaginii, aplică ferestrele glisante, extrage descriptorul HOG la fiecare fereastră și aplică clasificatorul, în cazul în care clasificatorul a detectat un obiect cu o probabilitate suficientă care seamănă cu o față, clasificatorul înregistrează caseta de delimitare a ferestrei și aplică o suprimare nonmaximă pentru a crește precizia. Rezultatele experimentale arată că sistemul a detectat cu succes fața pe baza algoritmului stabilit. Aceasta înseamnă că aplicația care utilizează viziunea computerizată poate detecta fața și poate compara rezultatele.
.