Cкорее всего тут работает классификация в виде набор экспертов. Положим у нас есть лицо. Натравливаем его на первый классификатор, он говорит что лицо принадлежит типу №1 (а таких может быть типов 10 например). Далее натравливаем лицо на второй классификатор, который тоже классифицирует один из 10 типов лиц (уже по другому признаку) и т.д. главное чтобы все классификаторы были обучены на ортогональные признаки лица т.о. мы получаем некую метрику лица. Если таких классификаторов достаточное кол-во (например 10-15), то мы можем таким образом классифицировать 10^10 - лиц - а это очень много :) ... далее нам остается выбрать все лица у которого такой же хеш, и сравнить с текущей фоткой (таких лиц окажется достаточно немного) уже более ресурсоемким алгоритмом.
P.S. Это все мои догадки, в реальности это может быть значительно сложнее.
