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静止-视频人脸识别是指训练集为高质量静止图像而测试集为低质量视频序列的一种身份识别技术。针对图像对齐困难和运动模糊问题,提出了一种改进的稀疏表示静止-视频人脸识别算法。根据梯度方差信息,实现了视频条件下人脸图像中几何特征的对齐。通过对图像进行多尺度滤波操作构造字典,解决了运动模糊问题。利用图像之间的互相关系数,提取了视频序列中的关键帧。实验结果表明,提出的算法较神经网络、支持向量机等方法有明显的性能改善。