既存のビデオスーパーレゾリューション（VSR）手法の成功は、主に空間情報と時間情報を探索することから生まれています。これは通常、アライメントモジュールを備えた再帰的伝播モジュールによって達成されます。しかし、不正確なアライメントはしばしば大きなアーティファクトを伴うアライメントされた特徴量を生成し、これが伝播中に累積されるとビデオ修復に影響を与えます。さらに、伝播モジュールは同じタイムステップの特徴量のみを前向きまたは後向きに伝播させるため、複雑な動きや被塞がある場合に失敗する可能性があり、高品質なフレーム修復の性能が制限されます。これらの問題に対処するために、我々は協調フィードバック識別（CFD）手法を提案します。この手法により、不正確なアライメントされた特徴量を修正し、より良いビデオ再構築のために長距離の空間情報と時間情報をモデル化することができます。具体的には、適応的に情報を探索し、不正確なアライメントによって引き起こされるアーティファクトの影響を軽減するための識別的アライメント補正（DAC）手法を開発しました。次に、フィードバックとゲーティングメカニズムを使用して、前向きおよび後向き伝播から同時に異なるタイムステップの特徴量の空間情報と時間情報をよりよく探索できる協調フィードバック伝播（CFP）モジュールを提案します。最後に、我々は提案したDACとCFPを一般的に使用されているVSRネットワークに組み込んで、当手法の有効性を検証しました。いくつかのベンチマークでの定量的および定性的実験結果は、当手法が既存のVSRモデルの性能を向上させつつも低いモデル複雑さを維持できることを示しています。ソースコードと事前学習済みモデルは \url{https://github.com/House-Leo/CFDVSR} で公開予定です。