请教算法问题，关于：对比数据的“相似度”（生物特征识别）

我数学弱爆了，而且几乎不懂算法，平常都是只调用API。

大家可能知道微软的 Kinect ，它是一种体感设备，可以获取空间内的人体信息。
现在呢，我把信息整理出来了，如图所示：


（身高 1.5米，不是本人，大家不要对号入座）

我现在在做的就是人体识别：人有高矮胖瘦，通过对比肩宽、身高、手臂长度等等。

所以呢，我现在定义了一组数据（结构体），数据成员就是各个骨头的长度。

我先采集一个目标，作为“主人特征”储存起来。
然后采集其他人特征对比，判断是否是主人（新采集的数据与主人数据的相似度），这就需要一种算法。

体感设备的返回的数据是毫米单位，每次采集都有有一定误差，所以即使是同一个人也不见得完全一样。
那么就设定一个阈值，比如93%。只要相似度达到93%，就“合格通过”。

大家用 C 语言给一个示例，比如 人体特征 的结构体是：

typedef struct _Man
{//单位：毫米
    float shengao;//身高
    float jiankuan;//肩宽
    float shoubi;//手臂
    float tuijiao;//腿脚
}Man;

然后大家对比 2组数据 的相似度，最终返回的结果，可以是一个浮点型，比如：0.936，代表相似度为：93.6%

比如：
float DuiBi(Man zhuren ,Man mubiao)//返回值就是对比的结果（相似度）
{
    float ret;
    ······
    return ret;
}





[ 本帖最后由 hackerjiang 于 2012-2-5 06:33 编辑 ]

你的问题就是如何定义一个特征值吧？
这个函数随意性很大，以我一个生物特征的门外汉的想法，我将以各骨头的加权和作为特征值。