我编写了一个程序来计算SURF特征，然后使用FLANN(最近邻快速库)来匹配并显示最近邻。现在FLANN的使用可以被认为是使用机器学习，因为我的理解是它是k-最近邻搜索的近似版本，被认为是机器学习算法(监督学习)。
你会在许多机器学习出版物中发现FLANN、LSH、谱哈希和KD-tree(变体)等方法。
然而，正如你所说，这些方法本身不是学习器/分类器，但它们可能经常在典型的机器学习应用程序中使用。根据你的例子，FLANN不是一个监督分类器，但它可以用来显著改进标记器和推荐器。
(也就是说，这个问题可能更适合交叉验证或提议的机器学习论坛。)
FLANN只是一个近似最近邻搜索结构;这不是机器学习。
但是使用FLANN 的k近邻分类器是机器学习。