识别签名所写字的方法可分为以下四类，结合专业工具与经验分析：

一、基础观察法

笔画与结构分析

通过比较签名笔画的粗细、长度、转折方向及字形特征，与常见汉字结构进行比对。例如，观察是否包含“横、竖、撇、捺”等基本笔画。

上下文关联

结合签名所在文件内容、签署场景及签名者身份背景，推测可能使用的字。例如，企业合同中的签名可能使用职务相关名称。

二、技术辅助工具

OCR识别技术

使用光学字符识别（OCR）工具（如阿里云开发者社区方法）对签名图片进行预处理（增强、二值化）和特征提取（边缘检测、轮廓分析），再通过机器学习模型识别。但需注意手写签名的特殊性，可能影响识别精度。

手机内置功能

通过微信、手机相册等工具的文字识别功能快速提取签名内容，适合初步筛查。

三、专业笔迹鉴定

特征分析

识别签名中的连笔习惯、转折特点、书写节奏等个性化特征，结合专家经验判断真伪。例如，笔划的自然流畅度或特定符号的使用。

四、注意事项

签名质量影响：

清晰度、完整性的签名更易识别。

数据集限制：深度学习模型需大量标注数据，手写签名数据稀缺可能导致误判。

建议优先使用专业工具进行初步识别，再结合经验分析验证结果。