• <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 ?

    一種新的層次譜聚類算法

    2014-11-22 11:44:34楊曉慧王莉莉李登峰
    上海理工大學(xué)學(xué)報 2014年1期
    關(guān)鍵詞:相似性直方圖純度

    楊曉慧, 王莉莉, 李登峰

    (河南大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,開封 475004)

    聚類算法在數(shù)據(jù)分析和模式識別領(lǐng)域都扮演著重要的角色,其目的是將相似對象聚為一類.在目前計算機視覺的研究中存在的困難是如何有效地提高聚類算法的性能.作為一種有效的數(shù)據(jù)分析方法,聚類算法在計算機視覺、信息檢索及數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用.聚類搜索策略是當(dāng)前研究的一個熱點.1998年,Iyengar等[1]利用聚類算法已達(dá)到對大型數(shù)據(jù)庫進行有效的訪問.2002年,Saux等[2]提出利用圖像聚類可以從更好的角度幫助用戶快速的從大型數(shù)據(jù)庫中找到所要找的圖像.2003年,K?ster等[3]提出了一種利用圖像分割技術(shù)實現(xiàn)圖像聚類的方法.在聚類算法的研究中,代表性的常用聚類算法有:LBG 算法[4-6]、K-means算法[7-11]、譜聚類算 法[12-15]和 層 次 聚 類 算 法[10,16-18].層 次 聚 類算法可以提高聚類精確度,而譜聚類算法能夠盡可能的平衡分割,而這正是所要測試的兩個圖像庫所需要的.于是提出了一種層次譜聚類算法,它融合了兩種聚類算法的優(yōu)點,并且抑制了兩者的缺點.實驗表明,層次譜聚類算法在聚類精確度上優(yōu)于譜聚類算法,相對于層次聚類算法又大大減少了運算時間.

    文中介紹了層次譜聚類算法的具體實施過程及兩種聚類評價標(biāo)準(zhǔn).并選取Wang圖像庫為實驗圖像庫,對比試驗結(jié)果.得出了層次譜聚類算法的聚類正確率高于層次聚類算法、譜聚類算法的結(jié)論.

    1 層次譜聚類

    根據(jù)層次是自底向上還是自頂向下形成,可以將層次聚類算法分為合并型層次聚類算法和分裂型層次聚類算法兩種.兩者的不同之處在于合并型算法初始時,每一個成員都組成一個單獨的簇,在以后的迭代過程中,再將那些相鄰的簇合并為一個簇,直到所有的成員組成一個簇為止.而分裂型算法則在初始時將所有元組歸于同一簇,然后將上層的簇重復(fù)的分裂為兩個下層簇,直到每一個元組都組成一個單獨的簇為止.本文聚類的初始狀態(tài)是將每一幅圖像視為一類,所以文中采用了合并型層次聚類算法.譜聚類來源于譜圖劃分準(zhǔn)則,是一種受歡迎的功能強大的計算方法.它將數(shù)據(jù)聚類問題看成是一個無向圖的多路劃分問題.數(shù)據(jù)點看成是一個無向圖G(V,E)(如圖1)的頂點V,邊權(quán)重的集合E={Wij},表示基于某一相似性度量計算的兩點間的相似性,W 表示待聚類數(shù)據(jù)點間的相似性矩陣,將其看做是該無向圖的鄰接矩陣,它包含了聚類所需要的所有信息.然后定義一個劃分準(zhǔn)則,最優(yōu)化這一準(zhǔn)則使得同一類內(nèi)的點具有較高的相似性,而不同類之間的點具有較低的相似性.本文采用的譜聚類算法是由Shi和Malik提出的SM 算法[12].它作為一個啟發(fā)式算法,目標(biāo)在于最小化由同一作者提出的規(guī)范切準(zhǔn)則(normalized cut,NCut)[12].

    圖1 無向圖G(V,E)Fig.1 Undirective graph G (V,E)

    充分融合層次聚類算法較高的聚類精確度的優(yōu)點和譜聚類算法盡可能平衡分割的優(yōu)點,將兩者結(jié)合并提出了一種層次譜聚類算法.具體步驟如下:

    步驟1 用SM 聚類算法將整個圖像庫分為S1和S2兩類.

    步驟2 比較S1和S2哪一類所包含的節(jié)點多,不失一般性,假設(shè)S2包含的節(jié)點多于S1,對S2施行層次聚類.當(dāng)所要合并的兩類之間的距離大于等于閾值T 時,層次聚類終止(T 為圖像庫中任意兩幅圖之間距離的均值).

    步驟3 計算對S2施行層次聚類所得類的類中心,并對其施行SM 聚類.

    步驟4 重復(fù)步驟2、步驟3,直到得出所需的類數(shù)為止.

    2 聚類的評價標(biāo)準(zhǔn)

    2.1 聚類正確率

    聚類正確率是一種常用的聚類算法評價標(biāo)準(zhǔn),它將聚類結(jié)果和已知的真實類屬信息進行匹配后,得出聚類的正確率.其計算式為

    式中,n為圖像庫中所包含的圖像個數(shù);a 為兩幅圖像在已知的真實類屬信息中屬于同一類,而聚類所得的結(jié)果中他們也屬于同一類的對數(shù);b 為兩幅圖像在已知的真實類屬信息中不屬于同一類,而聚類所得的結(jié)果中它們也不屬于同一類的對數(shù).

    2.2 聚類的純度

    聚類所得的結(jié)果在一類中可能會包含屬于不同語義的對象.聚類的純度是指一類中主語義類所占的百分比.假設(shè)對于某一類Cj中有n 幅圖像屬于c個語義(在試驗中,c≤10),那么該類的純度計算式為

    3 實驗結(jié)果及分析

    文中所有程序的運行環(huán)境為matlab R2010aon Dual-core Intel(R)Pentium (R)CPU P6000@1.87GHZ,512M memory,operating system:windows7.對Corel Database 的 子 圖 像 庫 Wang Database進行試驗.Wang Database共包含10類,每類中包含100幅圖像.這10類分別是Africa people and Villages,Beach,Buildings,Buses,Dinosaurs,Elephants,F(xiàn)lowers,Horses,Mountains and Glaciers和Food.圖2給出了每類中的一個代表圖像.

    圖2 Wang database中每類的代表圖像Fig.2 Example images of each category in Wang database

    文獻[21]中提出的MPEG-7 邊緣直方圖特征能夠保留傳統(tǒng)直方圖的強度,并包含有圖像的邊緣連通性和區(qū)域塊邊緣模式的連續(xù)性信息,因此基于圖像的MPEG-7 邊緣直方圖特征進行聚類.兩幅圖像之間的相似性用兩幅圖像的直方圖A,B 之間的距離D(A,B)來度量

    式中,A(i),B(i)分別為圖像的直方圖A,B 的第i個直方條的度量值.

    表1和表2 是分別對不同特征用LBG 和KMeans算法所得的結(jié)果[22]和本文實驗結(jié)果的對比.表中(1)代表不變特征直方圖,(2)代表不變特征關(guān)系直方圖,(3)代表Tamura 特征直方圖.對比結(jié)果表明層次聚類算法所得的聚類正確率是最高的,這主要得益于在譜聚類算法的過程中運用了層次聚類算法,而層次聚類算法可以提高聚類的正確率.

    表1 不同特征用LBG 算法[22]和本文結(jié)果的比較Tab.1 Comparison between the results by LBG algorithm[22]and our results for different features

    表3和圖3及圖4為層次聚類、譜聚類、層次譜聚類3種聚類算法所得結(jié)果的比較,所采用的圖像特征和相似性度量與文獻[21]中相同.

    表3是3種聚類算法所得結(jié)果的聚類正確率和計算時間的比較,從表3可以看出層次譜聚類的聚類正確率比層次聚類、譜聚類的聚類正確率都高.這再次證明了在譜聚類過程中采用層次聚類有助于提高聚類的正確率.而層次譜聚類所用的時間比層次聚類所用的時間少,卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于譜聚類所用的時間,這是因為層次聚類的計算復(fù)雜度較高,在譜聚類過程中運用層次聚類雖然提高了聚類正確率,卻大大延長了運算時間.

    表2 不同特征用K-Means算法[22]和本文結(jié)果的比較Tab.2 Comparison between the results by K-Means algorithm[22]and our results for different features

    表3 3種聚類算法的聚類正確率和計算時間Tab.3 Accuracy and computing time consumption of the three clustering algorithms

    圖3是層次聚類、譜聚類和層次譜聚類所得結(jié)果的每類中的圖像個數(shù)(按從多到少排列)比較,橫坐標(biāo)表示圖像類,縱坐標(biāo)表示每類中包含圖像的個數(shù).從圖3 的結(jié)果可以看出層次聚類在聚類過程中得到了歪斜劃分,而譜聚類和層次譜聚類所得的聚類結(jié)果每類中所含的圖像個數(shù)相對平均,這是由于譜聚類有盡可能平衡分割的特點,而這是Wang Database所需要的.

    圖3 W 層次聚類、譜聚類和層次譜聚類所得的每類中的圖像個數(shù)比較Fig.3 Comparson of the number of images in each cluster of hierarchical clustering,spectral clustering and hierarchical spectral clustering

    圖4(見下頁)給出3種聚類算法所得結(jié)果中每類的純度比較,橫坐標(biāo)表示圖像類,縱坐標(biāo)表示圖像類中圖像的純度.從圖4的結(jié)果可以看出層次譜聚類 所 得 的 結(jié) 果 除 了 第1 類(Africa people and Villages)和譜聚類所得的結(jié)果一致外,其它9類均優(yōu)于譜聚類的結(jié)果.而層次聚類算法得到的是歪斜劃分,10類中有5類都只含有1幅圖像(只包含1幅圖像的類純度當(dāng)然是100%),因此對于本文的實驗圖像庫其純度結(jié)果不具有參考價值.這同時說明在譜聚類過程中運用層次聚類可以提高聚類的正確率.

    圖4 3種聚類算法每類的純度比較Fig.4 Comparson of cluster purity of the three clustering algorithms

    3 結(jié) 論

    充分考慮了各種聚類算法的優(yōu)缺點,將層次聚類和譜聚類結(jié)合在一起,提出的層次譜聚類算法吸收了層次聚類算法和譜聚類算法的優(yōu)點.實驗結(jié)果表明,層次譜聚類算法既避免了聚類過程中的歪斜劃分,又比譜聚類算法提高了聚類正確率,同時又比層次聚類算法減少了運算時間.但其運算時間仍然較長,且其聚類正確率有待于進一步提高.希望以后能夠?qū)ふ业礁鼉?yōu)的聚類算法.

    [1]Iyengar G,Lippman A B.Clustering images using relative entropy for efficient retrieval [C]∥International Workshop on Very Low Bitrate Video Coding,Urbana,1998.

    [2]Saux B L, Boujemaa N. Unsupervised robust clustering for image database categorization[C]∥Proceeding International Conference Pattern Recognition Quebec,Canada:IEEE,2002:259-262.

    [3]K?ster T,Wendt V,Sagerer G.Comparing clustering methods for database categorization in image retrieval[J].Pattern Recognition,2003,2781:228-235.

    [4]Linder Y,Buzo A,Gray R M.An algorithm for vector quantization design[J].Proceeding IEEE Transaction Communications Society,1980,28(1):84-95.

    [5]Gersho A,Gray R M.Vector Quantization and Signal Compression[M].Boston:Kluwer Academic,1991.

    [6]Kekre H,Sarode T,Bharadi V,et al.Iris recognition using vector quantization[C]∥Internation Conference Signal Acquisition and Processing,Bangalore:IEEE,2010:58-62.

    [7]Bradley P,F(xiàn)ayyad U.Refining initial points for Kmeans clustering[C]∥Proceeding International Conference on Machine Learning,San Francisco:Morgan kaufmann publishers Inc,1998:91-99.

    [8]Liu H,Yu X H.Application research of K-means clustering algorithm in image retrieval system[C]∥Proceeding of the Second Symposium International Computer Science and Computation Technology,Huangshan,2009:274-277.

    [9]Yang Y,Xu D,Nie F P,et al.Image clustering using local discriminate models and global integration[J].IEEE Transactions on Image Processing,2010,19(10):2761-2773.

    [10]Chen T S,Tsai T H,Chen Y T,et al.A combined Kmeans and hierarchical clustering method for improving the clustering efficiency of microarray[C]∥Proceeding of 2005International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication System,Hong Kong:IEEE,2005:405-408.

    [11]Honda K,Notsu A,Ichihashi H.Fuzzy PCA-guided robust K-means clustering[J].IEEE Transaction Fuzzy Systems,2010,18(1):67-79.

    [12]Shi J, Malik J. Normalized cuts and image segmentation[J].IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(8):888-905.

    [13]Xu L,Li W,Schuurmans D.Fast normalized cut with linear constraints[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,F(xiàn)lorida:IEEE,2009:2866-2873.

    [14]Li Z,Liu J,Tang X.Constrained clustering via spectral regularization[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Miami:IEEE,2009:421-428.

    [15]Ning H,Xu W,Chi Y,et al.Incremental spectral clustering by efficiently updating the eigen-system[J].Pattern Recognition,2010,43(1):113-127.

    [16]Bandyopadhyay S.An automatic shape independent clustering technique[J].Pattern Recognition,2004,37(1):33-45.

    [17]Maqbool O,Babri H.Hierarchical clustering for software architecture recovery[J].IEEE Transactions on Software Engineering,2007,33(11):759-780.

    [18]Cilibrasi R,Vitanyi P.A fast quartet tree heuristic for hierarchical clustering[J].Pattern Recognition,2011,44(3):662-677.

    [19]Jain A K,Dubes R C.Algorithms for clustering data[M].Englewood Cliff:Prentice-Hall,1988.

    [20]Saporta G,Youness G.Comparing two partitions:some proposals and experiments[C]∥Compstat Berlin:Physical-Verlag HD,2002:243-248.

    [21]康勤.基于MPEG-7 邊緣直方圖描述符的圖像檢索算法[J].西南大學(xué)學(xué)報,2008,30(5):149-153.

    [22]Deselaers T,Ney H,Keysers D.Features for image retrieval[D].Aachen:RWTH Aachen University,2003:77-79.

    猜你喜歡
    相似性直方圖純度
    統(tǒng)計頻率分布直方圖的備考全攻略
    一類上三角算子矩陣的相似性與酉相似性
    符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖發(fā)布
    退火工藝對WTi10靶材組織及純度的影響
    淺析當(dāng)代中西方繪畫的相似性
    河北畫報(2020年8期)2020-10-27 02:54:20
    用直方圖控制畫面影調(diào)
    色彩的純度
    童話世界(2017年29期)2017-12-16 07:59:32
    低滲透黏土中氯離子彌散作用離心模擬相似性
    間接滴定法測定氯化銅晶體的純度
    基于直方圖平移和互補嵌入的可逆水印方案
    計算機工程(2015年8期)2015-07-03 12:20:21
    亚洲伊人色综图| 久久久精品94久久精品| 久久久久视频综合| 一区在线观看完整版| 精品免费久久久久久久清纯 | 狂野欧美激情性xxxx| 国产成人av激情在线播放| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲国产看品久久| 国产成人精品久久二区二区91 | 秋霞在线观看毛片| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 天天添夜夜摸| 一区二区av电影网| 国产成人a∨麻豆精品| 久久人人爽人人片av| av在线老鸭窝| 在线天堂最新版资源| 中文欧美无线码| 成人三级做爰电影| 又黄又粗又硬又大视频| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | av国产久精品久网站免费入址| 久久精品久久久久久久性| 一区二区日韩欧美中文字幕| 亚洲精品视频女| 国产精品亚洲av一区麻豆 | 国产成人精品久久久久久| 国产国语露脸激情在线看| 制服人妻中文乱码| 国产精品免费视频内射| 久久久精品免费免费高清| 精品国产露脸久久av麻豆| 美女主播在线视频| 啦啦啦在线免费观看视频4| 欧美成人午夜精品| avwww免费| 亚洲第一区二区三区不卡| 人人妻人人澡人人看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 丰满饥渴人妻一区二区三| h视频一区二区三区| 国产av码专区亚洲av| 日韩精品有码人妻一区| 好男人视频免费观看在线| 亚洲专区中文字幕在线 | 99九九在线精品视频| h视频一区二区三区| 日本91视频免费播放| 国产片特级美女逼逼视频| 一本大道久久a久久精品| 亚洲国产精品一区三区| 777米奇影视久久| 精品国产一区二区久久| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 99香蕉大伊视频| 一区二区三区精品91| 日韩大码丰满熟妇| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 叶爱在线成人免费视频播放| 日韩欧美一区视频在线观看| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 两个人免费观看高清视频| www.av在线官网国产| 18禁国产床啪视频网站| 久久鲁丝午夜福利片| 黄色视频不卡| 国产一区二区激情短视频 | 精品一区二区免费观看| 日韩中文字幕视频在线看片| 美女扒开内裤让男人捅视频| www.熟女人妻精品国产| 校园人妻丝袜中文字幕| 男男h啪啪无遮挡| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产片特级美女逼逼视频| 国产亚洲av高清不卡| 在线观看www视频免费| 欧美日韩亚洲高清精品| 91成人精品电影| 宅男免费午夜| 丝袜人妻中文字幕| 青青草视频在线视频观看| 国产精品一区二区精品视频观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 美女大奶头黄色视频| 国产97色在线日韩免费| 亚洲精品日本国产第一区| 午夜福利视频在线观看免费| 免费观看人在逋| 亚洲免费av在线视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 无遮挡黄片免费观看| 老司机影院毛片| 亚洲美女视频黄频| 美女福利国产在线| 熟妇人妻不卡中文字幕| 最近中文字幕2019免费版| 午夜老司机福利片| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 丝袜脚勾引网站| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产精品 欧美亚洲| 欧美日韩av久久| 国产淫语在线视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产精品 欧美亚洲| 我的亚洲天堂| 久久精品久久精品一区二区三区| 2021少妇久久久久久久久久久| www日本在线高清视频| 下体分泌物呈黄色| av国产久精品久网站免费入址| 最近手机中文字幕大全| 老司机深夜福利视频在线观看 | 麻豆av在线久日| 久久久久精品久久久久真实原创| 大码成人一级视频| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 国产av国产精品国产| 精品国产国语对白av| 亚洲一区中文字幕在线| 999久久久国产精品视频| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 母亲3免费完整高清在线观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲五月色婷婷综合| 国产精品二区激情视频| 一区二区av电影网| 国产片特级美女逼逼视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 又大又爽又粗| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 青青草视频在线视频观看| 如何舔出高潮| 精品国产乱码久久久久久男人| 中国三级夫妇交换| 精品少妇一区二区三区视频日本电影 | 免费观看人在逋| 最近最新中文字幕免费大全7| 丰满少妇做爰视频| 男人添女人高潮全过程视频| 国产精品无大码| 国产成人啪精品午夜网站| 国产精品久久久久久精品电影小说| 国产av一区二区精品久久| 欧美日韩成人在线一区二区| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲第一av免费看| 欧美日韩视频精品一区| av电影中文网址| 国产精品久久久av美女十八| 日韩大码丰满熟妇| 涩涩av久久男人的天堂| 国产欧美亚洲国产| 性少妇av在线| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 好男人视频免费观看在线| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 成人毛片60女人毛片免费| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产精品免费大片| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 色吧在线观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 黄片播放在线免费| 一本久久精品| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 精品人妻在线不人妻| 欧美日本中文国产一区发布| 老司机影院毛片| 国产精品 国内视频| 欧美日韩视频精品一区| 午夜久久久在线观看| 不卡av一区二区三区| 丝瓜视频免费看黄片| 国产成人一区二区在线| 午夜福利在线免费观看网站| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 美女主播在线视频| 国产99久久九九免费精品| 久久久国产欧美日韩av| 又大又爽又粗| 亚洲欧美一区二区三区久久| 热99久久久久精品小说推荐| 中国三级夫妇交换| 三上悠亚av全集在线观看| 亚洲七黄色美女视频| 91老司机精品| 精品亚洲成a人片在线观看| 亚洲av国产av综合av卡| 咕卡用的链子| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 日韩大片免费观看网站| 欧美成人午夜精品| 高清黄色对白视频在线免费看| 校园人妻丝袜中文字幕| 人妻 亚洲 视频| av免费观看日本| 亚洲精品日本国产第一区| 亚洲国产日韩一区二区| 精品一区在线观看国产| 免费黄网站久久成人精品| 一级片免费观看大全| 国精品久久久久久国模美| 国产色婷婷99| 最黄视频免费看| 老司机影院成人| 亚洲久久久国产精品| 国产精品人妻久久久影院| 久久久久久免费高清国产稀缺| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 天美传媒精品一区二区| 久久毛片免费看一区二区三区| 精品久久久久久电影网| 亚洲精品国产区一区二| 一级,二级,三级黄色视频| 精品少妇内射三级| 人妻一区二区av| 成人国语在线视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 国产精品久久久人人做人人爽| 成人亚洲精品一区在线观看| 七月丁香在线播放| 国产精品一二三区在线看| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产av国产精品国产| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产av精品麻豆| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 成人国语在线视频| 青春草亚洲视频在线观看| 好男人视频免费观看在线| 久久久久精品性色| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产乱来视频区| 亚洲欧美一区二区三区国产| 午夜影院在线不卡| 婷婷色麻豆天堂久久| 我的亚洲天堂| 亚洲成人国产一区在线观看 | 黄色怎么调成土黄色| 国产色婷婷99| 国产黄频视频在线观看| 大片电影免费在线观看免费| 18禁观看日本| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产精品一区二区在线不卡| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产有黄有色有爽视频| svipshipincom国产片| 蜜桃国产av成人99| 日韩大码丰满熟妇| 9191精品国产免费久久| 另类亚洲欧美激情| 啦啦啦在线观看免费高清www| 少妇人妻精品综合一区二区| 国产免费现黄频在线看| 青春草亚洲视频在线观看| 久久精品国产a三级三级三级| 精品国产露脸久久av麻豆| 国产精品 欧美亚洲| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 男女边摸边吃奶| 天堂8中文在线网| 老熟女久久久| 欧美日韩福利视频一区二区| 老司机深夜福利视频在线观看 | 亚洲国产成人一精品久久久| 黄频高清免费视频| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 在线免费观看不下载黄p国产| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产一区二区 视频在线| 亚洲精品在线美女| 亚洲av电影在线进入| 欧美成人精品欧美一级黄| 另类亚洲欧美激情| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲国产成人一精品久久久| 这个男人来自地球电影免费观看 | 亚洲成人免费av在线播放| 久久99一区二区三区| 亚洲国产最新在线播放| 国产精品久久久人人做人人爽| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲五月色婷婷综合| 国产免费现黄频在线看| 伦理电影免费视频| 亚洲国产精品国产精品| bbb黄色大片| 激情视频va一区二区三区| 久久女婷五月综合色啪小说| 制服人妻中文乱码| 韩国av在线不卡| 男人舔女人的私密视频| videos熟女内射| 午夜福利一区二区在线看| 久久久久久久久久久免费av| 久久久久久久久久久久大奶| 最黄视频免费看| 久久久久精品国产欧美久久久 | 亚洲天堂av无毛| 日本vs欧美在线观看视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 精品人妻在线不人妻| 99re6热这里在线精品视频| 只有这里有精品99| 国产极品粉嫩免费观看在线| 中文字幕av电影在线播放| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 黑丝袜美女国产一区| 又大又黄又爽视频免费| 国产免费一区二区三区四区乱码| 久久久精品免费免费高清| 美女大奶头黄色视频| 亚洲 欧美一区二区三区| av在线app专区| 亚洲国产精品999| 国产福利在线免费观看视频| 国产精品 国内视频| 一本色道久久久久久精品综合| 国产1区2区3区精品| 国产深夜福利视频在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产免费视频播放在线视频| 国产一区有黄有色的免费视频| 伦理电影大哥的女人| 大香蕉久久成人网| 丝袜美足系列| 悠悠久久av| 欧美激情 高清一区二区三区| 日本wwww免费看| 日韩欧美精品免费久久| 成年动漫av网址| 精品久久蜜臀av无| 国产成人欧美| 在线观看免费午夜福利视频| 国产精品国产三级国产专区5o| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 青春草视频在线免费观看| 亚洲精品视频女| 嫩草影院入口| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 最黄视频免费看| 日韩欧美精品免费久久| 久久久久久久大尺度免费视频| 热99久久久久精品小说推荐| 老鸭窝网址在线观看| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 咕卡用的链子| 国产乱来视频区| avwww免费| 日韩av不卡免费在线播放| 色婷婷av一区二区三区视频| 天美传媒精品一区二区| 国产精品国产三级国产专区5o| avwww免费| 日韩伦理黄色片| 中国国产av一级| 激情视频va一区二区三区| 熟女av电影| 99香蕉大伊视频| 午夜日韩欧美国产| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 交换朋友夫妻互换小说| 综合色丁香网| 精品亚洲成a人片在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 蜜桃在线观看..| 午夜激情久久久久久久| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 欧美精品高潮呻吟av久久| 国产精品亚洲av一区麻豆 | av片东京热男人的天堂| 亚洲av在线观看美女高潮| 超色免费av| 热re99久久精品国产66热6| 黑丝袜美女国产一区| 午夜福利影视在线免费观看| 成年人免费黄色播放视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 男人舔女人的私密视频| 国产97色在线日韩免费| 久久狼人影院| 搡老乐熟女国产| 亚洲精品一二三| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产午夜精品一二区理论片| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久久久网色| 十八禁人妻一区二区| 超碰97精品在线观看| 欧美最新免费一区二区三区| 午夜91福利影院| 亚洲第一区二区三区不卡| 丝袜美足系列| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 国产老妇伦熟女老妇高清| 久久精品人人爽人人爽视色| 精品久久久精品久久久| 中文天堂在线官网| 亚洲综合精品二区| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲av日韩在线播放| 狂野欧美激情性bbbbbb| 一区在线观看完整版| 欧美成人午夜精品| 99热国产这里只有精品6| 国产乱人偷精品视频| 亚洲一区二区三区欧美精品| 超碰97精品在线观看| 久久久久精品久久久久真实原创| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 日韩人妻精品一区2区三区| 青春草国产在线视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 黄色 视频免费看| 日本色播在线视频| 秋霞在线观看毛片| 国产成人午夜福利电影在线观看| 99香蕉大伊视频| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产免费又黄又爽又色| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 丝袜美腿诱惑在线| 久久久久精品久久久久真实原创| 久久久久久久久免费视频了| 91成人精品电影| 国产精品一区二区在线观看99| 看免费av毛片| 欧美日韩亚洲高清精品| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产野战对白在线观看| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久ye,这里只有精品| 丝袜在线中文字幕| 精品国产乱码久久久久久男人| 成人影院久久| 久久久久久人妻| 国产成人精品无人区| 成人国产av品久久久| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 99九九在线精品视频| avwww免费| 国产成人免费观看mmmm| 97在线人人人人妻| 日韩人妻精品一区2区三区| 女性被躁到高潮视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 一级毛片 在线播放| 超碰97精品在线观看| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 黄色 视频免费看| 免费高清在线观看视频在线观看| 中文字幕亚洲精品专区| 婷婷色综合大香蕉| 国产成人欧美| 国产成人欧美在线观看 | 亚洲熟女毛片儿| 国产福利在线免费观看视频| 国产在视频线精品| 一级,二级,三级黄色视频| 一本大道久久a久久精品| 美女大奶头黄色视频| 国产精品嫩草影院av在线观看| 成人亚洲欧美一区二区av| www日本在线高清视频| 大话2 男鬼变身卡| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 亚洲人成电影观看| 最近的中文字幕免费完整| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 中文字幕色久视频| 午夜福利视频在线观看免费| 青春草亚洲视频在线观看| 尾随美女入室| 多毛熟女@视频| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产男人的电影天堂91| 在线精品无人区一区二区三| 一区二区三区四区激情视频| 成人亚洲欧美一区二区av| 一级毛片我不卡| 亚洲国产欧美一区二区综合| 大片免费播放器 马上看| 亚洲国产日韩一区二区| 两个人看的免费小视频| 国产熟女欧美一区二区| 我的亚洲天堂| 欧美xxⅹ黑人| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 一级片免费观看大全| 18禁动态无遮挡网站| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 国产97色在线日韩免费| 午夜福利视频在线观看免费| 中国三级夫妇交换| 午夜激情av网站| 亚洲成人国产一区在线观看 | 一区二区三区四区激情视频| 亚洲精品中文字幕在线视频| 日本黄色日本黄色录像| 成人国语在线视频| 日本爱情动作片www.在线观看| www.自偷自拍.com| 国产在线视频一区二区| av片东京热男人的天堂| 在线 av 中文字幕| 免费看不卡的av| av免费观看日本| www日本在线高清视频| 亚洲欧美成人精品一区二区| 欧美日韩成人在线一区二区| 国产高清国产精品国产三级| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | av网站免费在线观看视频| 国产亚洲最大av| 国产乱人偷精品视频| 永久免费av网站大全| 日韩免费高清中文字幕av| 欧美激情极品国产一区二区三区| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 欧美人与善性xxx| 亚洲av成人精品一二三区| 日韩 亚洲 欧美在线| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 丝袜美足系列| 国产免费现黄频在线看| 久久人人爽人人片av| 国产 一区精品| 在线观看一区二区三区激情| 成人国语在线视频| 18禁观看日本| 夫妻午夜视频| 在线观看人妻少妇| 伦理电影免费视频| 两个人免费观看高清视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 啦啦啦 在线观看视频| 国产老妇伦熟女老妇高清| 制服丝袜香蕉在线| 久久久久久久国产电影| 少妇人妻 视频| kizo精华| 久久久久精品国产欧美久久久 | 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲五月色婷婷综合| 国产成人精品无人区| 亚洲国产精品成人久久小说| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 高清在线视频一区二区三区| 视频区图区小说| 男人舔女人的私密视频| 国产男人的电影天堂91| 女人久久www免费人成看片| 一本大道久久a久久精品| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲四区av| 美女高潮到喷水免费观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 成人手机av| 国产又爽黄色视频| 国产精品一区二区在线不卡| 51午夜福利影视在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡 | 999精品在线视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 极品人妻少妇av视频| 亚洲视频免费观看视频| 国精品久久久久久国模美| 国产黄色免费在线视频| 性色av一级| 国产精品免费大片| 亚洲,欧美精品.| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 精品视频人人做人人爽| 欧美国产精品一级二级三级| 国产av精品麻豆| 国产精品一区二区精品视频观看| 这个男人来自地球电影免费观看 | 国产精品无大码| 性色av一级| 国产成人免费观看mmmm| 午夜福利视频在线观看免费| 成人三级做爰电影| 天天添夜夜摸| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产成人免费观看mmmm| 午夜福利一区二区在线看| 我要看黄色一级片免费的| 亚洲激情五月婷婷啪啪|