Расстояние Фреше — это сложно. Можно попробовать использовать тот факт, что кривые Безье уже достаточно просто параметризованы с параметром
![$t \in [0, 1]$ $t \in [0, 1]$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/5/9/e/59e87c07670f2da8a7039deede1e2a5682.png)
. Если этот параметр как-то пересчитать для объединения кривых
![$A: t \in [0, \tau]$ $A: t \in [0, \tau]$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/e/a/0ea5774466d182460219d61563e51b1c82.png)
и
![$B: t \in [\tau, 1]$ $B: t \in [\tau, 1]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/7/3/2/732933b766aab625b20e0b1c11e29db482.png)
, чтобы получить единую параметризацию
![$A\cup B: t \in [0, 1]$ $A\cup B: t \in [0, 1]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/1/0/2105a55243f5fa3ffb192768688b11fe82.png)
, и затем сравнить её со стандартной параметризацией
![$C: t \in [0, 1]$ $C: t \in [0, 1]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/2/1/2214262f9bdba1bf1e1f327b74f6ed5b82.png)
, используя сумму квадратов отклонений:

то получится сравнительно простой алгоритм. Вопрос, как определить оптимальный параметр

, т.е. какой точке на

будет соответствовать

? Один из вариантов решения — брать минимум интеграла по всевозможным

и объявить оптимальным лучшее

. Но могут вылезти вычислительные трудности (а могут и не вылезти, не знаю).
Можно действовать грубо, опираясь на длины исходных ломаных, но результат может оказаться сильно хуже. Экспериментировать надо.