Luận văn nghiên cứu và đề xuất phương pháp phát hiện mặt người dựa trên đặc trưng Histogram of Oriented Gradients (HOG). Phương pháp HOG được lựa chọn nhờ khả năng mô tả hiệu quả hình dạng và cấu trúc cục bộ của đối tượng thông qua phân bố gradient cường độ. Nghiên cứu tập trung vào quy trình trích xuất đặc trưng HOG từ ảnh đầu vào, kết hợp với bộ phân loại Support Vector Machine (SVM) để nhận dạng vùng chứa mặt người. Các thí nghiệm được tiến hành trên các bộ dữ liệu chuẩn nhằm đánh giá độ chính xác và hiệu suất của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt tỷ lệ phát hiện cao, ít bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi về ánh sáng và tư thế khuôn mặt. Luận văn cũng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả phát hiện và đề xuất hướng cải tiến nhằm tối ưu hóa tốc độ xử lý, đáp ứng yêu cầu ứng dụng trong thực tế.