La caligrafía china es una antigua y carismática forma de arte con un alto valor artístico en la cultura china. El sistema de aprendizaje virtual de caligrafía es un tema de investigación candente en los últimos años. En este sistema, es muy importante contar con un mecanismo de evaluación de los resultados de la práctica del usuario. A veces, el carácter manuscrito del usuario no es tan estándar, el tamaño y la posición no son fijos, y todo el carácter puede estar incluso torcido, lo que dificulta su evaluación. En este artículo, proponemos un enfoque basado en la vectorización de DBSC (curvas B-spline de disco) y el algoritmo ICP (punto más cercano iterativo), que no sólo permite evaluar un carácter caligráfico sin saber de qué se trata, sino que también resuelve los problemas anteriores de forma encomiable. En primer lugar, encontramos los caracteres candidatos prometedores de la base de datos según las relaciones de diferencia angular lo más rápidamente posible. A continuación, comprobamos estos candidatos vectorizados mediante el algoritmo ICP basado en el esqueleto, y así encontramos el carácter que mejor coincide. Por último, se lleva a cabo una evaluación exhaustiva de las similitudes globales (todo el carácter) y locales (trazos), y se obtiene una puntuación final compuesta.