• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于均值漂移和粒子濾波相結(jié)合的水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

    2012-04-10 02:24:02張新穎
    制造業(yè)自動(dòng)化 2012年16期
    關(guān)鍵詞:概率密度直方圖權(quán)值

    雷 飛,張新穎,王 依

    LEI Fei1,ZHANG Xin-ying1,WANG Yi2

    (1. 北京工業(yè)大學(xué) 電子信息與控制工程學(xué)院,北京 100124;2. 東北石油大學(xué) 研究生院,大慶 163318)

    0 引言

    水下智能監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)保證游泳者生命安全起著至關(guān)重要的作用,而實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是其中關(guān)鍵的步驟。由于水下環(huán)境與其他自然場(chǎng)景不同,它受到光照、水波、倒影等的影響,是一個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景,且游泳者是非剛性目標(biāo),因姿態(tài)的變化目標(biāo)會(huì)發(fā)生形變,這些都給水下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤帶來(lái)很大困難。因此水下視頻監(jiān)控中的目標(biāo)跟蹤算法既要適應(yīng)目標(biāo)和背景的復(fù)雜變化,又要保證快速、穩(wěn)定的實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)。

    近年來(lái),研究人員提出了很多目標(biāo)跟蹤算法,如基于特征的跟蹤,基于區(qū)域的跟蹤和基于變形模型的跟蹤等。其中均值漂移(Mean Shift)算法[1]是一種基于密度梯度上升的非參數(shù)方法。其計(jì)算量小,適合于實(shí)時(shí)跟蹤場(chǎng)合。粒子濾波(Particle Filter)為解決非高斯、非線性系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤提供了有效的手段。它通過(guò)在狀態(tài)空間中傳播的隨機(jī)樣本的概率密度去逼近目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度,從而達(dá)到最優(yōu)貝葉斯估計(jì)。該方法不受動(dòng)態(tài)系統(tǒng)各 個(gè)隨機(jī)量分布形式的限制,有效地克服了卡爾曼濾波的缺點(diǎn),能夠應(yīng)用于非線性、非高斯的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)中。例如Isard[2]等人利用粒子濾波算法跟蹤連續(xù)圖像序列中的目標(biāo)輪廓;Dallert[3]等將粒子濾波和移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)和感知的概率模型相結(jié)合,提出了移動(dòng)機(jī)器人蒙特卡羅定位的思想;Okuma[4]等通過(guò)將自提升檢測(cè)與粒子濾波方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)的自動(dòng)初始化及跟蹤。

    但是以上算法都是針對(duì)背景相對(duì)簡(jiǎn)單的室內(nèi)監(jiān)控,或者運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的形狀具有一定規(guī)律性的情況,暫未見(jiàn)有關(guān)水下復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。

    本文結(jié)合Mean Shift算法中的核函數(shù)原理和目標(biāo)模型,以RGB顏色直方圖為核心建立水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型,采用粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤,并在跟蹤過(guò)程中利用Mean Shift收斂粒子。該方法融合了Mean Shift良好的實(shí)時(shí)性和粒子濾波的魯棒性。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠克服氣泡、倒影、遮擋的影響,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、快速的目標(biāo)跟蹤。

    1 Mean Shift算法

    Mean Shift是一種基于核密度估計(jì)的處理方法。給定一組n個(gè)一維空間的數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合S=,它的未知的概率密度函數(shù)為f (x),取核函數(shù)Kh(x),則在x點(diǎn)處的密度可按下式計(jì)算:

    核密度函數(shù)估計(jì)的含義可以解釋為:將在每個(gè)采樣點(diǎn)為中心的局部函數(shù)的平均效果作為該采樣點(diǎn)概率密度的估計(jì)值。

    由于水下目標(biāo)是非剛性物體,其會(huì)隨著游泳姿勢(shì)的改變而發(fā)生形變,而利用顏色特征具有尺度、旋轉(zhuǎn)和平移不變性,因此采用顏色直方圖作為目標(biāo)的特征具有很好的穩(wěn)定性。本文結(jié)合Mean Shift算法中提到的核函數(shù)的概念,利用RGB顏色直方圖建立水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型。核函數(shù)選擇Epanechikov Kernel,即:

    設(shè)目標(biāo)區(qū)域的中心為x0,區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)用{xi; i=1,2,,N}表示。將RGB每個(gè)顏色通道劃分為n個(gè)區(qū)間,則顏色的特征值u=1,2,,M,M=n3。按照下面公式建立模型:

    其中,d是Delta函數(shù),C是常量系數(shù)使得

    計(jì)算得到

    同理,以每個(gè)粒子為中心的候選目標(biāo)模型為:

    本文提出的跟蹤算法需要計(jì)算初始幀中目標(biāo)的顏色直方圖作為模板,粒子區(qū)域的顏色分布與目標(biāo)顏色分布越相似,權(quán)值越大,反之越小。本文使用Bhattacharyya系數(shù)作為度量直方圖之間相似性的函數(shù):

    Bhattacharyya距離為:

    要使式(9)取得最大值,需要計(jì)算Mean Shift向量,通過(guò)迭代使其第二項(xiàng)取得最大值[5]。由于Mean Shift的收斂性,在不斷的迭代中,候選目標(biāo)的中心y0會(huì)移動(dòng)到新位置yi:

    2 粒子濾波算法

    2.1 粒子濾波原理

    粒子濾波作為一種求解貝葉斯概率的實(shí)用方法又稱為蒙特卡羅方法(Sequential Monte Carlo methods),它利用狀態(tài)空間中的一系列隨機(jī)樣本(粒子)的加權(quán)和表示當(dāng)前時(shí)刻的后驗(yàn)概率密度。當(dāng)粒子數(shù)目不斷增大時(shí),所得的離散概率表示逐漸接近其真實(shí)值,理想情況下可以看作是最優(yōu)估計(jì)。

    假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)變化模型和觀測(cè)模型如下:

    其中,xk表示系統(tǒng)狀態(tài)變量,vk表示系統(tǒng)噪聲,zk表示系統(tǒng)觀測(cè)值,nk表示觀測(cè)噪聲。狀態(tài)概率密度分布可用如下經(jīng)驗(yàn)概率分布近似表述:

    在實(shí)際中除了少數(shù)滿足高斯、均勻分布的系統(tǒng)外,對(duì)于大部分非標(biāo)準(zhǔn)分布的函數(shù)進(jìn)行采樣是不可能的,通常要借助一些采樣算法。實(shí)際中多采用實(shí)現(xiàn)遞推估計(jì)的序貫重要性采樣(SIS)算法。在SIS算法中,重要性函數(shù)是概率分布與p (xk|z1:k)相同,概率密度分布q (x0:k|z1:k)已知并且容易從中采樣的分布函數(shù)。

    若將重要性函數(shù)q (x0:k|z1:k)展開(kāi)成如下連積形式:

    并假設(shè)系統(tǒng)滿足馬爾科夫過(guò)程,通過(guò)推導(dǎo)得到權(quán)值的遞推更新公式:

    更新概率密度函數(shù)為

    其中

    對(duì)權(quán)值歸一化后:

    2.2 重要性函數(shù)選取

    對(duì)于SIS粒子濾波器而言,其最大的缺陷就是粒子退化現(xiàn)象[6],即隨迭代的深入,大部分粒子的權(quán)值變得很小,只有少數(shù)粒子具有較大權(quán)值,其多樣性逐漸減低。解決這個(gè)問(wèn)題的方法之一是選擇合適的重要性分布。

    選取重要性函數(shù)的準(zhǔn)則是使重要性權(quán)值的方差最小。Lliu[7]在其文獻(xiàn)中證明了采用q (xk|x0:k-1,z1:k)= p (xk|x0:k-1,z1:k)作為重要性函數(shù)可以獲得最優(yōu)估計(jì)的效果,但卻需要存儲(chǔ)之前所有時(shí)刻的狀態(tài)信息,在實(shí)際中,為了計(jì)算簡(jiǎn)單,本文選取q(xk|x0:k-1,z1:k)= p (xk|xk-1)作為重要性函數(shù)。

    2.3 重采樣過(guò)程

    重采樣是解決粒子退化問(wèn)題的另一個(gè)有效的方法。本文采用隨機(jī)采樣的方法,其過(guò)程是:

    1)產(chǎn)生n個(gè)在[0,1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù)[ml;l=1,2,,n]。

    2)通過(guò)搜索算法找到滿足以下條件的整數(shù)m,使得

    4)將區(qū)間[0,1]按式(21)分成n個(gè)小區(qū)間,當(dāng)隨機(jī)數(shù)ml落在第m個(gè)區(qū)間Im=(lm-1,l)上時(shí),對(duì)應(yīng)的樣本將進(jìn)行復(fù)制。

    3 水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法步驟

    本文以RGB顏色直方圖為核心建立水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型,并在粒子濾波跟蹤水下目標(biāo)的過(guò)程中,通過(guò)Mean Shift算法對(duì)粒子進(jìn)行收斂,使粒子的分布更加接近目標(biāo)真實(shí)的位置。具體算法步驟如下:

    1) 初始化階段:

    首先在水下視頻圖像的第一幀中手動(dòng)選取目標(biāo),建立以RGB顏色直方圖為核心的參考目標(biāo)模型,生成粒子集,并令其權(quán)重為N-1。

    2) 根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換方程,用k-1時(shí)刻的粒子集去預(yù)測(cè)k時(shí)刻每個(gè)粒子的狀態(tài),得到新的粒子位置

    3) 根據(jù)式(11),通過(guò) Mean Shift算法對(duì)粒子在傳播半徑的鄰域內(nèi)進(jìn)行迭代,使其收斂到鄰域內(nèi)的最大值,得到新的粒子狀態(tài)。

    4) 更新粒子:

    由每個(gè)粒子的候選區(qū)域與參考目標(biāo)模型之間的巴氏距離,得到觀測(cè)值的概率密度函數(shù):

    其中s表示均方差。Bhattacharyya 距離越小,相似性越大,粒子所分配的權(quán)值也越大。因此,k時(shí)刻粒子的權(quán)值就可以更新為:

    6) 重采樣:

    7) 令 k=k+1,重復(fù)(2)~(6)。

    算法流程如圖1所示。

    4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    仿真試驗(yàn)中用于跟蹤的視頻序列共350幀圖像,圖片尺寸為352×288,色彩深度為 24位。

    在本文提出的水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法中,觀測(cè)值的概率密度函數(shù)為

    圖1 水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤流程

    取s=0.2,重要性函數(shù)采用均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)函數(shù)。在以目標(biāo)中心為中心,長(zhǎng)度為30、寬度為20的矩形區(qū)域內(nèi)進(jìn)行跟蹤。

    卡爾曼濾波是目前比較流行的目標(biāo)跟蹤算法之一,其計(jì)算量小,預(yù)測(cè)具有無(wú)偏、穩(wěn)定和最優(yōu)的特點(diǎn),但其無(wú)法適用于非線性系統(tǒng)中。為了驗(yàn)證本算法的有效性,實(shí)驗(yàn)中將本文采用的算法與目前常用的卡爾曼濾波算法[8]進(jìn)行了比較。

    圖2是原始視頻圖像,反應(yīng)了水下視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)受到氣泡、倒影、浮標(biāo)對(duì)人的遮擋等影響。

    圖2 原始視頻圖像

    圖3是利用Kalman濾波器進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的結(jié)果。由于跟蹤過(guò)程中受到水波、倒影和浮標(biāo)遮擋的影響,且目標(biāo)做非線性運(yùn)動(dòng),導(dǎo)致卡爾曼濾波器無(wú)法有效的跟蹤到目標(biāo)。從圖中可以看出跟蹤結(jié)果失真嚴(yán)重,到279幀時(shí),完全丟失目標(biāo),跟蹤失敗。

    圖4是采用本文提出的算法進(jìn)行水下目標(biāo)跟蹤的結(jié)果。在跟蹤初期,第17 幀的跟蹤結(jié)果與圖3中的17幀相比,沒(méi)有表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì);但隨時(shí)間的推移,目標(biāo)受到水波、浮標(biāo)遮擋、氣泡等的干擾,分別如圖4中第46幀、第124幀、第185幀和第225幀所示,本文采用的算法依舊能準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)。在第279幀,目標(biāo)受到自身倒影的影響,采用卡爾曼的跟蹤方法已經(jīng)失效,而本文的算法則表現(xiàn)出了良好的跟蹤效果。

    圖3 利用Kalman濾波器進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的結(jié)果

    5 結(jié)論

    本文將Mean Shift和粒子濾波相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。粒子濾波器的主要缺點(diǎn)是需要大量的粒子來(lái)近似描述目標(biāo)的狀態(tài),因而較費(fèi)時(shí)。而本文中利用Mean Shift算法在重采樣之前將粒子收斂到靠近目標(biāo)真實(shí)狀態(tài)的區(qū)域內(nèi),由于每個(gè)粒子表示的狀態(tài)更加合理,因而算法對(duì)粒子數(shù)量的需求大大降低,算法的實(shí)時(shí)性得到了提高。由仿真試驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文提出的水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法在背景混亂和發(fā)生目標(biāo)遮擋的情況下實(shí)現(xiàn)了快速、穩(wěn)定的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤。進(jìn)一步地,該算法有效地克服了卡爾曼濾波器的缺點(diǎn),可以適用于非線性、非高斯的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)中。

    [1] Cheng Y. Mean shift,mode seeking and clustering [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(8): 790-799.

    [2] Isard M,Blake A. Condensation-conditional Density Propagation for Visual Tracking [J]. Int J of Computer Vision,1998,29(1): 5-28.

    [3] F Dellaert,W Burgard,D Fox. “Monte Carlo localisation for mobile robots” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation,vol.2 Detroit,MI,May 1999,1322-1328.

    [4] Okuma. K.,Taleghani,A.,de Freitas,J.,et al. A Boosted Particle Filter: Multi-target Detection and Tracking. In:European Conference on Computer Vision,2004,1(5): 28-39.

    [5] D. Comaniciu,V. Ramesh,and P. Meer. Kernel-based object tracking[J]. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2003,(25)5: 564-577.

    [6] 康健,芮國(guó)勝. 粒子濾波算法的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用[J]. 火力與指揮控制,2007(4): 53-55.

    [7] Liu J S,Chen R. Sequential Monte Carlo methods for dynamical systems [J]. J of the American Statistical Association,1998,93(5): 1032-1044.

    [8] Lei fei,Zhao Xiaoxia. Adaptive Background Estimation of Underwater Using Kalman-Filtering[C]. The 3rd International Congress on Image and Signal Processing.16-18 Oct. 2010: 64-67.

    猜你喜歡
    概率密度直方圖權(quán)值
    統(tǒng)計(jì)頻率分布直方圖的備考全攻略
    符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖發(fā)布
    一種融合時(shí)間權(quán)值和用戶行為序列的電影推薦模型
    CONTENTS
    連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的概率密度公式
    用直方圖控制畫(huà)面影調(diào)
    基于權(quán)值動(dòng)量的RBM加速學(xué)習(xí)算法研究
    Hunt過(guò)程在Girsanov變換下的轉(zhuǎn)移概率密度的表示公式
    基于直方圖平移和互補(bǔ)嵌入的可逆水印方案
    隨機(jī)變量線性組合的分布的一個(gè)算法
    男插女下体视频免费在线播放| 99热精品在线国产| 91在线观看av| 免费在线观看影片大全网站| 色吧在线观看| 夜夜爽天天搞| 久久久国产成人精品二区| 国产av麻豆久久久久久久| 99视频精品全部免费 在线| 精品人妻视频免费看| a级毛片a级免费在线| 日本欧美国产在线视频| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲精品日韩av片在线观看| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 禁无遮挡网站| 99久久成人亚洲精品观看| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲美女黄片视频| 亚洲熟妇熟女久久| 一本一本综合久久| 久久人妻av系列| av天堂中文字幕网| 日本 av在线| 岛国在线免费视频观看| 国产单亲对白刺激| 久久久久免费精品人妻一区二区| 成人国产一区最新在线观看| 国产真实伦视频高清在线观看 | 夜夜夜夜夜久久久久| 日韩高清综合在线| 亚洲五月天丁香| 男人的好看免费观看在线视频| 国产真实乱freesex| 好男人在线观看高清免费视频| 很黄的视频免费| 最新在线观看一区二区三区| 欧美极品一区二区三区四区| 精品久久久久久久久久久久久| 精品一区二区三区av网在线观看| 18+在线观看网站| 日本熟妇午夜| 国产真实伦视频高清在线观看 | 小说图片视频综合网站| 成人国产麻豆网| 亚洲av熟女| 99久国产av精品| 国产免费男女视频| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲七黄色美女视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 69av精品久久久久久| 精品久久久久久久末码| 国产亚洲精品久久久com| 毛片女人毛片| 少妇人妻精品综合一区二区 | 91久久精品电影网| 国产男靠女视频免费网站| 一a级毛片在线观看| 国产精品av视频在线免费观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产精品一区二区三区四区久久| 极品教师在线免费播放| 午夜老司机福利剧场| 成年女人毛片免费观看观看9| av在线亚洲专区| 亚洲真实伦在线观看| 最近视频中文字幕2019在线8| 欧美xxxx性猛交bbbb| 欧美一级a爱片免费观看看| 99久久精品一区二区三区| 美女被艹到高潮喷水动态| 尾随美女入室| 黄色一级大片看看| 日本-黄色视频高清免费观看| 男人舔奶头视频| 国产一区二区在线观看日韩| 免费电影在线观看免费观看| a级毛片免费高清观看在线播放| 校园人妻丝袜中文字幕| 在线观看午夜福利视频| 国产视频内射| av在线亚洲专区| 日韩欧美精品v在线| 午夜亚洲福利在线播放| 精品日产1卡2卡| 精品福利观看| 香蕉av资源在线| 性色avwww在线观看| 午夜久久久久精精品| 日韩中文字幕欧美一区二区| 天堂动漫精品| 国产美女午夜福利| 亚洲成av人片在线播放无| av天堂在线播放| 18禁在线播放成人免费| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| avwww免费| 国产精品久久视频播放| 国产 一区 欧美 日韩| 日本黄色视频三级网站网址| 成年版毛片免费区| 成人国产一区最新在线观看| av在线天堂中文字幕| 欧美中文日本在线观看视频| 99久久九九国产精品国产免费| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 狠狠狠狠99中文字幕| 中文字幕免费在线视频6| 精品福利观看| 丰满人妻一区二区三区视频av| 男人的好看免费观看在线视频| 国内精品久久久久精免费| ponron亚洲| 久久精品综合一区二区三区| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲性久久影院| 婷婷色综合大香蕉| 中亚洲国语对白在线视频| 观看免费一级毛片| 91久久精品电影网| 18禁在线播放成人免费| 亚洲avbb在线观看| 免费av不卡在线播放| 亚州av有码| 啪啪无遮挡十八禁网站| 久久久久性生活片| 国内精品一区二区在线观看| 日日撸夜夜添| 99精品久久久久人妻精品| 韩国av一区二区三区四区| 国产 一区精品| 夜夜爽天天搞| 成人综合一区亚洲| 此物有八面人人有两片| 欧美zozozo另类| 最近最新中文字幕大全电影3| 身体一侧抽搐| 乱人视频在线观看| 精品日产1卡2卡| 99视频精品全部免费 在线| 99在线人妻在线中文字幕| 韩国av在线不卡| 看免费成人av毛片| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲人与动物交配视频| 日韩国内少妇激情av| 日本 av在线| 日本欧美国产在线视频| 国产精品不卡视频一区二区| 国内揄拍国产精品人妻在线| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲,欧美,日韩| 国产高清激情床上av| 久久久色成人| 国产成人一区二区在线| 黄色女人牲交| 能在线免费观看的黄片| 亚洲最大成人中文| 亚洲18禁久久av| 韩国av在线不卡| 欧美不卡视频在线免费观看| 免费高清视频大片| 麻豆av噜噜一区二区三区| 波野结衣二区三区在线| 亚洲内射少妇av| 成年女人毛片免费观看观看9| 女同久久另类99精品国产91| 亚洲国产欧美人成| 婷婷丁香在线五月| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 免费黄网站久久成人精品| 国产极品精品免费视频能看的| 成年女人永久免费观看视频| 人妻久久中文字幕网| 免费观看在线日韩| 一级毛片久久久久久久久女| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日韩一本色道免费dvd| 日本a在线网址| 乱码一卡2卡4卡精品| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 色哟哟哟哟哟哟| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 在线播放国产精品三级| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日本一本二区三区精品| 国产精品无大码| 男插女下体视频免费在线播放| 18+在线观看网站| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 伊人久久精品亚洲午夜| 精品午夜福利在线看| 一本久久中文字幕| 国产精品一区二区免费欧美| 欧美日本亚洲视频在线播放| 久久午夜福利片| 国产激情偷乱视频一区二区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 久久中文看片网| 国产淫片久久久久久久久| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美成人a在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲精品成人久久久久久| 在现免费观看毛片| 亚洲最大成人中文| 麻豆国产97在线/欧美| 精品午夜福利视频在线观看一区| 一区二区三区高清视频在线| 91在线精品国自产拍蜜月| 国内精品久久久久精免费| 亚洲精品日韩av片在线观看| 精品一区二区三区视频在线| 黄色配什么色好看| 国产一区二区在线av高清观看| 午夜福利成人在线免费观看| 日韩人妻高清精品专区| 日本 欧美在线| 在线国产一区二区在线| 国产精品一及| 欧美3d第一页| 999久久久精品免费观看国产| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| av黄色大香蕉| 最好的美女福利视频网| 亚洲最大成人手机在线| 免费看光身美女| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 如何舔出高潮| 国产乱人视频| 日韩欧美精品免费久久| 欧美高清成人免费视频www| 久久精品国产清高在天天线| 麻豆av噜噜一区二区三区| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 两个人视频免费观看高清| 成人一区二区视频在线观看| 黄色女人牲交| 亚洲一区高清亚洲精品| 12—13女人毛片做爰片一| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 99久久成人亚洲精品观看| 日韩精品有码人妻一区| 国产真实乱freesex| h日本视频在线播放| a级毛片免费高清观看在线播放| 黄色丝袜av网址大全| 日本五十路高清| 男插女下体视频免费在线播放| 91在线观看av| 婷婷色综合大香蕉| 69av精品久久久久久| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 一个人看视频在线观看www免费| 国产成年人精品一区二区| 婷婷丁香在线五月| 午夜福利在线在线| 欧美色视频一区免费| 亚洲色图av天堂| 亚洲精品国产成人久久av| 最近最新中文字幕大全电影3| 搡老岳熟女国产| 国产人妻一区二区三区在| 在线观看66精品国产| 黄色视频,在线免费观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 欧美日韩精品成人综合77777| 欧美xxxx性猛交bbbb| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 99精品在免费线老司机午夜| 91麻豆精品激情在线观看国产| 91麻豆av在线| 亚洲精品一区av在线观看| 一本一本综合久久| 日本成人三级电影网站| 久久6这里有精品| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 国产av不卡久久| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 日韩欧美精品v在线| 亚洲成人久久爱视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲国产精品成人综合色| 午夜日韩欧美国产| 我要搜黄色片| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产熟女欧美一区二区| 国产精品永久免费网站| 美女被艹到高潮喷水动态| 日韩av在线大香蕉| 午夜影院日韩av| 久久人人精品亚洲av| 欧美日本亚洲视频在线播放| 成人国产一区最新在线观看| 一个人看视频在线观看www免费| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国内精品宾馆在线| 精品久久久久久久末码| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产熟女欧美一区二区| 免费人成在线观看视频色| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲美女搞黄在线观看 | 亚洲电影在线观看av| 久久久久久久久久久丰满 | 亚洲经典国产精华液单| 欧美一级a爱片免费观看看| 色综合色国产| 欧美日本亚洲视频在线播放| 国产成人福利小说| 国产亚洲av嫩草精品影院| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲第一区二区三区不卡| 日本色播在线视频| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲va在线va天堂va国产| av女优亚洲男人天堂| 能在线免费观看的黄片| 亚洲精品456在线播放app | 91在线观看av| 亚洲成av人片在线播放无| 久久草成人影院| 国产成人av教育| 在线观看66精品国产| 欧美日韩乱码在线| 在线国产一区二区在线| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 别揉我奶头 嗯啊视频| 此物有八面人人有两片| 久久久色成人| .国产精品久久| 天美传媒精品一区二区| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 亚洲久久久久久中文字幕| 最好的美女福利视频网| bbb黄色大片| 成年女人看的毛片在线观看| 中亚洲国语对白在线视频| 搞女人的毛片| 黄色视频,在线免费观看| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 亚洲一区高清亚洲精品| 亚洲精品在线观看二区| 一进一出抽搐动态| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲欧美清纯卡通| 一级黄色大片毛片| 国产精品久久久久久av不卡| 天天一区二区日本电影三级| 免费大片18禁| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产精品三级大全| 联通29元200g的流量卡| 国产精品人妻久久久影院| 国产av一区在线观看免费| 午夜福利欧美成人| 91精品国产九色| 色在线成人网| 久久99热6这里只有精品| 午夜福利高清视频| 在线免费十八禁| 成年女人看的毛片在线观看| 久久九九热精品免费| 在线天堂最新版资源| 国模一区二区三区四区视频| 黄色日韩在线| 毛片一级片免费看久久久久 | 露出奶头的视频| 99精品在免费线老司机午夜| 欧美精品国产亚洲| 国内精品久久久久精免费| 国产91精品成人一区二区三区| 高清在线国产一区| 国产免费av片在线观看野外av| 午夜福利成人在线免费观看| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 国产中年淑女户外野战色| 国产精品综合久久久久久久免费| 麻豆成人午夜福利视频| 亚洲成人久久性| 久久午夜亚洲精品久久| 不卡一级毛片| 1024手机看黄色片| 亚洲成人久久性| 99精品久久久久人妻精品| 亚洲一区二区三区色噜噜| 午夜福利视频1000在线观看| 亚洲成人免费电影在线观看| 桃红色精品国产亚洲av| av.在线天堂| 高清毛片免费观看视频网站| 在线天堂最新版资源| 春色校园在线视频观看| 欧美三级亚洲精品| 麻豆成人午夜福利视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 日本免费一区二区三区高清不卡| 一进一出抽搐动态| 午夜免费成人在线视频| 男人狂女人下面高潮的视频| 搡老岳熟女国产| 亚洲精品456在线播放app | 久久久精品大字幕| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 成人一区二区视频在线观看| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 在线国产一区二区在线| 欧美日韩乱码在线| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲国产精品合色在线| 在线观看午夜福利视频| 亚洲成人免费电影在线观看| 国产淫片久久久久久久久| 两个人的视频大全免费| 99热6这里只有精品| 又粗又爽又猛毛片免费看| 三级毛片av免费| 神马国产精品三级电影在线观看| 久久99热6这里只有精品| 精品人妻视频免费看| 国产精品久久久久久久久免| avwww免费| 亚洲国产精品久久男人天堂| 国产91精品成人一区二区三区| 日本一本二区三区精品| 哪里可以看免费的av片| 成人欧美大片| 久久久精品欧美日韩精品| 特级一级黄色大片| 最近最新免费中文字幕在线| 亚洲中文字幕日韩| 在线免费十八禁| 波多野结衣高清无吗| 亚洲一区高清亚洲精品| 久久这里只有精品中国| 男女那种视频在线观看| 有码 亚洲区| 中文字幕av在线有码专区| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲av第一区精品v没综合| 日韩国内少妇激情av| 日本免费a在线| 少妇熟女aⅴ在线视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 一个人看视频在线观看www免费| 色播亚洲综合网| 久久精品91蜜桃| 亚洲国产色片| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 欧美一区二区精品小视频在线| 可以在线观看的亚洲视频| 欧美又色又爽又黄视频| 婷婷丁香在线五月| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品野战在线观看| 国产黄色小视频在线观看| 欧美日韩综合久久久久久 | 全区人妻精品视频| bbb黄色大片| 亚洲成人中文字幕在线播放| 午夜久久久久精精品| АⅤ资源中文在线天堂| 国产伦在线观看视频一区| 丝袜美腿在线中文| 国产极品精品免费视频能看的| 熟女人妻精品中文字幕| 91av网一区二区| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 久久精品影院6| 伦精品一区二区三区| 欧美成人a在线观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 免费在线观看日本一区| 免费av不卡在线播放| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 亚洲第一电影网av| 久久精品国产自在天天线| 又爽又黄无遮挡网站| 97碰自拍视频| 国产淫片久久久久久久久| 999久久久精品免费观看国产| 久久午夜福利片| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 日日干狠狠操夜夜爽| 欧美日韩国产亚洲二区| 黄色视频,在线免费观看| 国产精品人妻久久久久久| a级毛片免费高清观看在线播放| 内射极品少妇av片p| 一本久久中文字幕| 波多野结衣高清无吗| 日韩欧美在线二视频| 色哟哟·www| 欧美激情久久久久久爽电影| 久久午夜亚洲精品久久| 成人三级黄色视频| 观看免费一级毛片| 舔av片在线| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲欧美日韩高清专用| 日韩欧美精品v在线| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 麻豆国产97在线/欧美| 老司机深夜福利视频在线观看| www.www免费av| 国产乱人视频| 校园春色视频在线观看| 天堂√8在线中文| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 男人的好看免费观看在线视频| 日韩欧美国产一区二区入口| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 亚洲精品粉嫩美女一区| 又黄又爽又免费观看的视频| 精品欧美国产一区二区三| 国产精品福利在线免费观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 女同久久另类99精品国产91| 99热6这里只有精品| 丰满的人妻完整版| 久久久久久久久中文| 久久亚洲真实| 色哟哟哟哟哟哟| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 国产又黄又爽又无遮挡在线| 我要看日韩黄色一级片| 在线天堂最新版资源| 美女高潮的动态| 深夜精品福利| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| av女优亚洲男人天堂| 一a级毛片在线观看| 免费观看精品视频网站| 免费搜索国产男女视频| 日本免费一区二区三区高清不卡| 直男gayav资源| 最近视频中文字幕2019在线8| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产日本99.免费观看| 一进一出好大好爽视频| 伦精品一区二区三区| 亚洲av免费高清在线观看| 精品人妻视频免费看| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 精品久久国产蜜桃| 免费av不卡在线播放| aaaaa片日本免费| 91麻豆精品激情在线观看国产| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 欧美不卡视频在线免费观看| 乱系列少妇在线播放| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产午夜精品论理片| 日本一二三区视频观看| 日韩中字成人| 看黄色毛片网站| 嫁个100分男人电影在线观看| 久久人人精品亚洲av| 免费观看精品视频网站| 99久久无色码亚洲精品果冻| 国产av在哪里看| 国产成人a区在线观看| 最近中文字幕高清免费大全6 | 久久久久国内视频| 国产精品福利在线免费观看| 日韩大尺度精品在线看网址| 99国产精品一区二区蜜桃av| 日韩一本色道免费dvd| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 欧美日韩乱码在线| 日本免费一区二区三区高清不卡| 又爽又黄a免费视频| 偷拍熟女少妇极品色| 1000部很黄的大片| 亚洲男人的天堂狠狠| a级毛片a级免费在线| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 一级av片app| 国国产精品蜜臀av免费| 亚洲专区国产一区二区| 欧美中文日本在线观看视频| 国产亚洲91精品色在线| 成年版毛片免费区| 亚洲人成伊人成综合网2020| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 老司机深夜福利视频在线观看| 国产成人aa在线观看| 99热网站在线观看| 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产中年淑女户外野战色| 深夜精品福利| h日本视频在线播放| 干丝袜人妻中文字幕| 亚洲熟妇熟女久久| 免费av不卡在线播放|