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针对现有的基于WiFi的动作识别系统不能同时识别人物身份的问题,提出一种基于WiFi信号的人体手势和身份识别算法(Wi-GAH).Wi-GAH采用神经网络方法进行设计,将信道状态信息的幅度特征转换成一个三维矩阵结构,以最大程度地保留单个样本数据所携带的空间、时间及频率相关性;然后采用二维卷积从三维矩阵中提取特征,并使用随机丢弃神经元和批归一化减小过拟合;最后利用多任务学习实现人体手势和身份的并行识别.实验结果表明,Wi-GAH对150个手势的识别准确率为95.67%,对4个人的身份识别率达到87.33%;