为了改进中文手写签名真伪鉴别系统的性能，提出了一种混合极限学习机和稀疏表示的层次化分类方法。首先，利用极限学习机强大的泛化能力和鲁棒性，对较易识别的伪签名进行分类，如随机伪造的签名；接着，利用稀疏表示分类具有的精准描述性能，设计签名数据字典，对较难识别的伪签名进行分类，如熟练伪造的签名。实验结果表明，层次化分类的签名鉴别方法与前沿的两种方法相比总体准确率最高，达到了95.53%。