diff --git a/apps/face-detection/haar.py b/apps/face-detection/haar.py
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--- /dev/null
+++ b/apps/face-detection/haar.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+import cv2
+
+def detect_faces(img_file):
+    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
+    img = cv2.imread(img_file)
+    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
+    ret = []
+    for (x, y, w, h) in faces:
+        ret.append((x, y, x + w, y + h))
+    return ret
diff --git a/apps/face-detection/haarcascade_frontalface_default.xml b/apps/face-detection/haarcascade_frontalface_default.xml
new file mode 100644
index 0000000..cbd1aa8
--- /dev/null
+++ b/apps/face-detection/haarcascade_frontalface_default.xml
@@ -0,0 +1,33314 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+  <featureType>HAAR</featureType>
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+        <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
+          11 14 4 5 3.</_></rects></_>
+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
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+        <_>
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+      <rects>
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+        <_>
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+      <rects>
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+    <_>
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+        <_>
+          3 19 9 2 3.</_></rects></_>
+    <_>
+      <rects>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
+      <rects>
+        <_>
+          9 1 6 22 -1.</_>
+        <_>
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+        <_>
+          9 12 3 11 2.</_></rects></_></features></cascade>
+</opencv_storage>
diff --git a/apps/face-detection/main.py b/apps/face-detection/main.py
index bffa79d..94b2d96 100644
--- a/apps/face-detection/main.py
+++ b/apps/face-detection/main.py
@@ -4,24 +4,13 @@
 import urllib.request
 import os
 
-from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1
-from PIL import Image
-
-
-def detect_faces(img_file):
-    mtcnn = MTCNN(keep_all=True)
-    ret = []
-    with Image.open(img_file) as img:
-        for box in mtcnn.detect(img)[0]:
-            ret.append((box[0], box[1], box[2], box[3]))
-    return ret
-
 
 def fetch_file_for_image(gql_endpoint, object_storage_endpoint, id):
     data = {"query": "{ getImage(id: \"" + id + "\") { objectPath } }"}
-    encoded_data = urllib.parse.urlencode(data).encode('UTF-8')
-    req = urllib.request.Request(gql_endpoint, encoded_data, method="POST")
-    resp = urllib.request.urlopen(req)
+    # encoded_data = urllib.parse.urlencode(data).encode('UTF-8')
+    req = urllib.request.Request(gql_endpoint, method="POST")
+    req.add_header('Content-Type', 'application/json')
+    resp = urllib.request.urlopen(req, json.dumps(data).encode('UTF-8'))
     object_path = json.loads(resp.read())["getImage"]["objectPath"]
     local_path = urllib.request.urlretrieve(
         object_storage_endpoint + "/" + object_path)[0]
@@ -39,17 +28,27 @@
     segments = [format_img_segment(id, f) for f in faces]
     data = {"query": "mutation {{ addImageSegment(input: [{segments}]) {{ imagesegment {{ id }} }} }}".format(
         segments=", ".join(segments))}
-    encoded_data = urllib.parse.urlencode(data).encode('UTF-8')
-    req = urllib.request.Request(gql_endpoint, encoded_data, method="POST")
-    resp = urllib.request.urlopen(req)
+    # encoded_data = urllib.parse.urlencode(data).encode('UTF-8')
+    req = urllib.request.Request(gql_endpoint, method="POST")
+    req.add_header('Content-Type', 'application/json')
+    resp = urllib.request.urlopen(req, json.dumps(data).encode('UTF-8'))
     print(resp.read())
     
 
 def main():
+    method = "haar"
+    if len(sys.argv) == 5 and sys.argv[4] == "mtcnn":
+        method = "mtcnn"
     f = fetch_file_for_image(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])
-    faces = detect_faces(f)
+    if method == "haar":
+        import haar
+        faces = haar.detect_faces(f)
+        upload_face_segments(sys.argv[1], sys.argv[3], faces)
+    else:
+        import mtcnn
+        faces = mtcnn.detect_faces(f)
+        upload_face_segments(sys.argv[1], sys.argv[3], faces)
     os.remove(f)
-    upload_face_segments(sys.argv[1], sys.argv[3], faces)
 
 
 if __name__ == "__main__":
diff --git a/apps/face-detection/mtcnn.py b/apps/face-detection/mtcnn.py
new file mode 100644
index 0000000..3a128a0
--- /dev/null
+++ b/apps/face-detection/mtcnn.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+from facenet_pytorch import MTCNN
+from PIL import Image
+
+
+def detect_faces(img_file):
+    mtcnn = MTCNN(keep_all=True)
+    ret = []
+    with Image.open(img_file) as img:
+        for box in mtcnn.detect(img)[0]:
+            ret.append((box[0], box[1], box[2], box[3]))
+    return ret