计算两个数组之间的余弦相似度的正确方法？

我正在一个项目中，该项目检测两个输入图像（手写签名）的某些特征，并使用余弦相似度比较这两个特征。在这里，我的意思是两个输入图像，一个是原始图像，另一个是重复图像。假设我要提取一个图像（原始图像）的15个此类特征并将其存储在一个数组中（Say，Array_ORG），而其他图像的特征类似地存储在Array_DUP中。现在，我正在尝试计算这两个数组之间的余弦相似度。这些数组是double数据类型。

我列出了我遵循的两种方法：

1）手动计算余弦相似度：

main(){

for(int i=0;i<15;i++)
    sum_org += (Array_org[i]*Array_org[i]);
for(int i=0;i<15;i++)
    sum_dup += (Array_dup[i]*Array_dup[i]);
double magnitude = sqrt(sum_org +sum_dup );
double cosine_similarity = dot_product(Array_org, Array_dup, sizeof(Array_org)/sizeof(Array_org[0]))/magnitude;
}

double dot_product(double *a, double* b, size_t n){
double sum = 0;
    size_t i;

    for (i = 0; i < n; i++) {
            sum += a[i] * b[i];
    }

    return sum;
}

2）将值存储到Mat中并调用点函数：

Mat A = Mat(1,15,CV_32FC1,&Array_org);
Mat B = Mat(1,15,CV_32FC1,&Array_dup);
double similarity = cal_theta(A,B);

double cal_theta(Mat A, Mat B){
double ab = A.dot(B);
double aa = A.dot(A);
double bb = B.dot(B);
return -ab / sqrt(aa*bb);
}

我读到余弦相似度值的范围是-1到1，-1表示两者完全相反，而1表示两者相等。但是第一个函数给我的值是1000，第二个函数给我的值大于1。
请指导我哪个过程正确，为什么？另外，如果余弦相似度值大于1，如何推断相似度？