目前尚未发现基于Wi-Fi信号和深度相机的联合身份识别方法，但两者的独立研究进展为多模态融合提供了技术基础。以下从技术原理、独立研究进展及融合潜力三方面展开分析：一、Wi-Fi信号身份识别技术进展意大利罗马萨皮恩扎大学提出的"WhoFi"技术通过分析Wi-Fi信号的通道状态信息（CSI），捕捉人体骨骼、器官或体型对信号传播路径的独特干扰，形成"无线电指纹"进行身份识别。该技术无需用户携带设备，在穿透墙壁、弱光环境下仍能保持95.5%的准确率，且隐私风险较低。其核心在于利用CSI信号中人体运动引起的多径效应变化，通过机器学习模型提取特征并匹配身份。二、深度学习与Wi-Fi信号的融合探索卡内基梅隆大学（CMU）研究者通过深度学习架构，仅用Wi-Fi信号实现了人体姿态估计和密集姿态复原。其方法包括：CSI信号预处理：清理原始信号中的噪声干扰；双分支编码器-解码器网络：将CSI信号转换为特征图；DensePose-RCNN架构：生成人体3D模型。该研究虽未涉及深度相机，但验证了Wi-Fi信号通过深度学习处理后，可提取与人体空间位置相关的特征，为后续多模态融合提供了算法参考。三、深度相机的技术优势与独立应用深度相机通过红外结构光或飞行时间（ToF）技术获取场景的3D点云数据，可直接生成人体骨骼模型或面部深度图，广泛应用于人脸识别、动作捕捉等领域。其优势在于空间分辨率高、对光照变化不敏感，但需用户处于相机可视范围内，且隐私争议较大。四、多模态融合的潜在方向当前研究主要聚焦于单一模态，但两者结合可弥补各自缺陷：Wi-Fi信号的穿透性与无感化：可覆盖深度相机盲区，实现全场景监测；深度相机的3D建模能力：可修正Wi-Fi信号因环境干扰导致的定位误差。具体实现需解决CSI特征与深度点云的时空对齐、多模态特征融合算法等关键问题，目前尚无公开方案，但专利CN202211571242.7中通过无线信号分析人体行为的技术思路，可为联合识别提供启发。结论：若需开发基于Wi-Fi和深度相机的身份识别系统，可参考WhoFi的CSI特征提取方法与深度相机的3D建模技术，通过多模态数据融合提升识别鲁棒性，但需进一步研究具体实现路径。 WhoFi技术相关研究 CMU Wi-Fi姿态估计研究 Wi-Fi身份识别技术演进报告 专利CN202211571242.7