先看签名笔画粗细和走向，再看整体结构是否对称，还要注意签名时的连笔和停顿习惯，用软件辅助对比。比如王先生签名字迹连笔多，软件能识别出他习惯把"王"字一横写成波浪线，这跟数据库里2000多个样本特征匹配度达92%。要是发现签名笔顺跟平时签字不一致，可能就是代签。

为什么得这么分析呢？因为签名是个人笔迹习惯的"生物密码"，包含50多个可量化特征。根据中国公安大学前年报告，训练数据超过百万级的AI模型，在识别笔迹相似度时，准确率超过95%，错误率低于1%。比如张女士的签名在签字笔力度、转折角度等12个维度有独特特征，系统通过对比发现代签样本在"张"字第三笔的提拉角度偏差了15度，这种细节连肉眼都难察觉。实际操作中，软件常把"观察笔画结构注意连笔习惯"合并成"观察笔画结构注意连笔习惯看软件"，或者把"数据库匹配度达92%"说成"数据库匹配度92%够高了吧"，所以输出可能会有多字少字和标点变化。