• <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 ?

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取技術(shù)在圖像版權(quán)保護(hù)中的應(yīng)用

    2016-12-03 03:33:48胡剛荊磊朱磊
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年31期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

    胡剛+荊磊+朱磊

    摘 要:隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的迅速普及和發(fā)展,與網(wǎng)絡(luò)有關(guān)的版權(quán)和著作權(quán)糾紛呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢(shì)。隨著人們版權(quán)意識(shí)的逐漸提高,對(duì)版權(quán)歸屬、侵權(quán)后的確認(rèn)等問(wèn)題也提出了更高的要求,對(duì)于圖像的版權(quán)保護(hù)問(wèn)題也成為了研究的熱點(diǎn)。圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來(lái)識(shí)別圖像的特征,可以抵抗圖像的位移、縮放和其他形式扭曲不變形的變換。圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),避免了顯式的特征提取,而是隱式的從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取技術(shù),可以更好地適應(yīng)當(dāng)今海量數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長(zhǎng)的實(shí)際環(huán)境,可以為實(shí)際圖像的版權(quán)確認(rèn)提供充分的依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);圖像特征提取技術(shù);圖像版權(quán)保護(hù);應(yīng)用

    1 背景

    互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速普及和發(fā)展給版權(quán)保護(hù)的傳統(tǒng)手段帶來(lái)了前所未有的沖擊和挑戰(zhàn)。版權(quán)作品在數(shù)字技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普及的大環(huán)境下,使用戶可以在任意媒介上進(jìn)行復(fù)制,并不受任何限制,甚至在版權(quán)作品被侵權(quán)后都很難查清侵權(quán)作品的真正源頭。

    隨著人們版權(quán)意識(shí)的逐漸提高,對(duì)版權(quán)歸屬、侵權(quán)后的確認(rèn)等問(wèn)題也提出了更高的要求,對(duì)于圖像的版權(quán)保護(hù)問(wèn)題也成為了研究的熱點(diǎn)。由于圖像相比其他版權(quán)作品,具有更容易傳播、更難確認(rèn)版權(quán)歸屬等方面的特點(diǎn),所以,對(duì)圖像的版權(quán)保護(hù)技術(shù)研究是本領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。當(dāng)圖像的版權(quán)所有人需要證明圖像的版權(quán)歸屬問(wèn)題時(shí),也就是圖像作品的確權(quán)問(wèn)題時(shí),我們可以通過(guò)提取圖像的特征來(lái)明確版權(quán)的歸屬問(wèn)題,以維護(hù)圖像版權(quán)作品的正當(dāng)權(quán)益。

    1.1 圖像特征的定義

    圖像特征是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的概念,它是指通過(guò)計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)特定的算法來(lái)獲取圖像中的某些關(guān)鍵信息,來(lái)決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征。圖像特征提取的結(jié)果是把一張圖像分為不同的部分或子集,這些不同的部分或子集可以使孤立的點(diǎn)、一段連續(xù)的曲線或者一片連續(xù)的區(qū)域。到今天為止,圖像特征也沒有一個(gè)通用和準(zhǔn)確的定義。圖像特征的精確定義通常由應(yīng)用的場(chǎng)景來(lái)決定。圖像特征是圖像數(shù)字化后的一個(gè)有趣的部分,它是計(jì)算機(jī)圖像分析算法的起點(diǎn),圖像特征提取的一個(gè)最重要的特性就是可重復(fù)性,即在相同的應(yīng)用場(chǎng)景下,圖像所提取的特征也應(yīng)該是相同的。

    要提取圖像的特征,必須明確以下數(shù)字圖像的相關(guān)定義:

    1.1.1 圖像的邊緣。圖像的邊緣是圖像邊緣點(diǎn)的像素集合,圖像邊緣的形狀由不固定的像素組成,可以是任意形狀,甚至有的圖像邊緣是相交叉的。在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中一般被定義為圖像中擁有最大的梯度的像素點(diǎn)所組成的集合,可以把圖像邊緣看成是一對(duì)圖形結(jié)構(gòu)。

    1.1.2 圖像的角。圖像的角是圖像中的局部的二維結(jié)構(gòu),是圖像邊緣的突然轉(zhuǎn)向,現(xiàn)在也可以看成是圖像梯度中的高度曲率。

    1.1.3 圖像區(qū)域。圖像的區(qū)域是一個(gè)圖像中的一個(gè)區(qū)域性的結(jié)構(gòu)。這個(gè)結(jié)構(gòu)的組成可以是僅由一個(gè)像素點(diǎn)來(lái)構(gòu)成。因此圖像區(qū)域的檢測(cè)也可以來(lái)檢測(cè)圖像的角。

    1.1.4 圖像的特征提取。圖像的特征被計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)算法偵測(cè)到后,它可以被計(jì)算機(jī)算法從圖像中提取出來(lái),提取結(jié)果被稱為圖像特征描述。

    1.2 圖像特征的分類

    常用的圖像特征包括顏色特征、紋理特征和空間關(guān)系特征等。

    1.2.1 顏色特征。圖像的顏色特征是基于圖像色彩的一種圖像全局特征,描述的是整幅圖像或圖像中的部分區(qū)域所對(duì)應(yīng)的景物的一種表面特征。圖像的顏色特征也就是基于圖像的像素點(diǎn)的特征。由于顏色色彩對(duì)圖像或者圖像部分區(qū)域的方向和大小等變化十分不敏感,因此圖像的顏色特征并不能很直觀地描述出圖像中具體對(duì)象的局部特征。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,基于圖像顏色特征進(jìn)行查詢時(shí),查詢的結(jié)果也不會(huì)很精確。顏色直方圖是常用的表達(dá)圖像顏色特征的方法和技術(shù),顏色直方圖可以不受圖像的旋轉(zhuǎn)和平移等變化的影響,還不會(huì)受圖像尺度大小變化的影響,但是不能具體描述圖像顏色色彩的空間分布信息。

    1.2.2 紋理特征。圖像的紋理特征也是圖像的一種全局特征。圖像的紋理特征是圖像的表面特性,不能完全反映圖像的本質(zhì)屬性。圖像的紋理特征不是基于圖像像素點(diǎn)的特征,它是在包含多個(gè)圖像像素點(diǎn)的區(qū)域中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算以后得出的結(jié)果。圖像的紋理特征在圖像匹配過(guò)程中,不會(huì)由于圖像的局部偏差而出現(xiàn)無(wú)法匹配成功的情況。圖像紋理特征對(duì)旋轉(zhuǎn)和噪聲具有很強(qiáng)的魯棒性,但對(duì)于圖像分辨率的變化可能會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。圖像紋理特征的常用提取方法是灰度共生矩陣的分析方法,它從圖像的能量譜函數(shù)提取圖像的紋理特征,提取出圖像的紋理的粗細(xì)度及方向性等圖像的特征參數(shù)。

    1.2.3 空間關(guān)系特征。圖像空間關(guān)系是圖像中分割出來(lái)的多個(gè)目標(biāo)之間的相互空間位置關(guān)系,這些關(guān)系可以是連接、重疊和包含關(guān)系等。圖像的空間關(guān)系特征可加強(qiáng)對(duì)圖像內(nèi)容的描述區(qū)分能力。圖像的空間關(guān)系特征的特性決定了它對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、尺度變化等攻擊的魯棒性較差。通過(guò)以上分析,為了圖像版權(quán)的準(zhǔn)確識(shí)別需要的圖像特征提取,需要對(duì)圖像的多種特征進(jìn)行綜合提取、分析。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,這些提取與分析的計(jì)算數(shù)據(jù)量也面臨海量的增長(zhǎng),這也為圖像的版權(quán)保護(hù)提出了極大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這種挑戰(zhàn),需要采用更先進(jìn)的基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)快速準(zhǔn)確地提取、分析圖像的特征,以明確圖像的版權(quán)。

    1.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代

    信息技術(shù)的快速發(fā)展,使各個(gè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)以前所未有的速度進(jìn)行積累。因此,“大數(shù)據(jù)”的概念也得到了越來(lái)越多的關(guān)注。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)已在很多行業(yè)被得到廣泛應(yīng)用——無(wú)論是從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心到商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用,還是搜索引擎、推薦系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別等都得到了快速的發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及到很多方面的內(nèi)容,包括了大規(guī)模的并行計(jì)算、云技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域。如何利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)為版權(quán)行業(yè)的快速有序的發(fā)展提供支撐也成為當(dāng)前的熱點(diǎn)課題。目前,以圖像、音視頻為代表的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)得到了迅猛發(fā)展,圖像的版權(quán)問(wèn)題也日趨得到關(guān)注,傳統(tǒng)的圖像版權(quán)保護(hù)技術(shù)已不能適應(yīng)當(dāng)前內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展,無(wú)論是圖像的版權(quán)確權(quán)的準(zhǔn)確性還是及時(shí)性都不能提供足夠的保障,必須有能適應(yīng)當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代的新技術(shù)進(jìn)行支撐。

    1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種算法和技術(shù)也得到了快速的發(fā)展和應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域,將在今后的大數(shù)據(jù)處理與分析中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。在基于大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用開發(fā)中,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的數(shù)據(jù)模式,從而達(dá)到發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的目的,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是從已有的數(shù)據(jù)中獲得數(shù)據(jù)模型,并通過(guò)獲得的模型對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),也可通過(guò)未來(lái)的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),從而更加適應(yīng)應(yīng)用的場(chǎng)景。

    2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取

    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)迅猛發(fā)展并引起廣泛重視的一種基于圖像特征的高效識(shí)別方法。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理過(guò)程,可以直接輸入原始圖像,并且可以避免耗時(shí)的誤差反向傳播,因而在圖像的版權(quán)保護(hù)領(lǐng)域可以得到更廣泛的應(yīng)用。

    2.1.1 卷積。卷積是數(shù)學(xué)分析中的一個(gè)重要運(yùn)算。在圖像的版權(quán)保護(hù)中的特征領(lǐng)域,只需要對(duì)圖像用一個(gè)卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算,實(shí)際上也是圖像的一個(gè)濾波過(guò)程。

    卷積的數(shù)學(xué)表示為:f(x,y)?莓w(x,y)=∑(s=-a)∧a∑(t=-b)∧b?主w(s,t)f(x-s,y-t)?著

    其中I=f(x,y)代表一個(gè)圖像,f(x,y)是圖像I上x行y列上點(diǎn)的灰度值。而w(x,y)是卷積核,而a和b定義了卷積核即w(x,y)的大小。卷積提供了圖像的權(quán)重模板,而這個(gè)模板在圖像上滑動(dòng),將中心與圖像中的每一個(gè)像素對(duì)齊,然后對(duì)這個(gè)模板所覆蓋的像素進(jìn)行加權(quán),結(jié)果做為卷積核在圖像上的響應(yīng)。卷積是一種數(shù)學(xué)的線性運(yùn)算,卷積核的大小定義了圖像中任何一個(gè)像素點(diǎn)參與運(yùn)算的域的大小,并且權(quán)重越大,其所貢獻(xiàn)的能力也就越大。

    2.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括兩層,包括特征提取層和特征映射層。(1)特征提取層。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)神經(jīng)元的輸入都與前一層的局部區(qū)域相連,通過(guò)提取該局部域的特征作為特征提取層。通過(guò)這種被提取的特征關(guān)系,可以將這種局部與特征間的位置關(guān)系確定下來(lái)。(2)特征映射層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)計(jì)算層由多個(gè)特征映射組成,每個(gè)特征映射代表一個(gè)平面,每一個(gè)平面上所有的神經(jīng)元的權(quán)值都是相同的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征映射具有位移不變性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)卷積層都緊跟著一個(gè)計(jì)算層,計(jì)算層用來(lái)求局部平均和二次提取結(jié)果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種特有的特征提取結(jié)構(gòu)減少了所提取特征的分辨率。

    2.2 局部感知

    在圖像特征提取中,圖像被表示為像素的向量。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,必須先減少參數(shù)從而加快提取和識(shí)別的速度。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)兩種方式來(lái)減少參數(shù)數(shù)目,局部感知是第一種。人們對(duì)世界的認(rèn)知是從局部到全局的,機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是模仿人類觀察和思考的過(guò)程。因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以通過(guò)這個(gè)從局部到全局的過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)減少參數(shù)。圖像的空間域的聯(lián)系呈現(xiàn)出局部區(qū)域的像素聯(lián)系更為緊密,而距離較遠(yuǎn)的像素之間的相關(guān)性則更弱一些。因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元沒有必要對(duì)全局圖像進(jìn)行感知,只要通過(guò)對(duì)局部進(jìn)行感知,然后再將各個(gè)局部的感知信息進(jìn)行綜合就可以得到全局的信息。

    2.3 參數(shù)共享

    上文提到,為了加快圖像特征的提取和識(shí)別速度,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)兩種方式來(lái)減少參數(shù)數(shù)目,第二級(jí)就是參數(shù)共享。在局部感知的過(guò)程中,可能仍然存在參數(shù)過(guò)多的情況,這就需要參數(shù)共享,也就是權(quán)值共享。卷積操作也就是圖像特征提取的方式,這種方式是具有位置無(wú)關(guān)性的,即圖像的一部分統(tǒng)計(jì)特性與其他部分是一樣的。當(dāng)一個(gè)大分辨率的圖像通過(guò)隨機(jī)抽取的方式選取了一小塊圖像作為樣本,并從這個(gè)樣本中提取特征,可以將這個(gè)特征作為一個(gè)探測(cè)器應(yīng)用到這個(gè)大分辨率圖像的任意地方中去,并將這個(gè)特征與大分辨率圖像作卷積,便可以在大分辨率圖像的任意一個(gè)位置獲取特征的激活值。

    2.4 池化

    當(dāng)通過(guò)卷積運(yùn)算獲得了圖像的特征以后,為了實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別圖像,還需要對(duì)特征進(jìn)行分類,可以用已經(jīng)提取的特征去訓(xùn)練已經(jīng)建立的分類器模型。但是由于多卷積核的存在,特征分類計(jì)算的計(jì)算量會(huì)特別龐大,而且容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。上文提到,通過(guò)卷積后的特征具有圖像的位置無(wú)關(guān)性,也就是在某一個(gè)區(qū)域的圖像特征可能在另一個(gè)區(qū)域同樣適用。因此,可以通過(guò)對(duì)不同位置的特征進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)描述一個(gè)高分辨率的圖像。這種聚合的操作就是池化的過(guò)程。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,由于不需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,而在每次對(duì)圖像進(jìn)行卷積以后,都可以通過(guò)一個(gè)下采樣的過(guò)程,來(lái)減少圖像的規(guī)模。

    2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的,每一層的所有節(jié)點(diǎn)按照連接線的權(quán)重向前計(jì)算,作為下一層節(jié)點(diǎn)的輸出。而每一層的每一條連接線都彼此不同,下一層的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的值與前一層的所有節(jié)點(diǎn)都相關(guān)。在圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用五層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),分為一個(gè)輸入層、一個(gè)輸出層、兩個(gè)特征提取層和一個(gè)包含全連接的隱藏層。輸入層:輸入層獲取特征向量作為輸入。一般的圖像經(jīng)過(guò)人為的特征挑選,通過(guò)特征函數(shù)的計(jì)算來(lái)獲取特征向量,作為圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在輸入層的所有節(jié)點(diǎn)向前沒有任何連接線。第一特征提取層:第一特征提取層由多個(gè)卷積模板輸入層的輸入圖像做卷積計(jì)算。在這一層中,我們計(jì)算偏置權(quán)重。第一特征提取層并不是所有的節(jié)點(diǎn)都與輸入層的所有節(jié)點(diǎn)相連接,而是只與鄰域的點(diǎn)進(jìn)行連接。每一個(gè)連接對(duì)象有兩個(gè)成員,一個(gè)成員是權(quán)重的索引,另一個(gè)成員是上一層節(jié)點(diǎn)的索引。第二特征提取層:第二特征提取層由特征圖像組成。每個(gè)特征圖像的每一個(gè)點(diǎn)都由第一特征提取層的每一個(gè)卷積模板所對(duì)應(yīng)的特征圖像的鄰域點(diǎn)在一起加權(quán)組成。隱藏層:隱藏層與一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似,在該層進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)。隱藏層的節(jié)點(diǎn)與上一層的所有節(jié)點(diǎn)相連接。輸入出層:輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量與特征的分類數(shù)目有關(guān)。輸出層的每一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)與隱藏層的所有節(jié)點(diǎn)相連接。

    2.6 訓(xùn)練與識(shí)別

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是一種輸入到輸出的映射,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)大量的輸入與輸出之間的映射關(guān)系,而不需要任何的輸入與輸出之間的數(shù)學(xué)表達(dá)。只需要對(duì)已有的建立好的模型進(jìn)行訓(xùn)練,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以獲得輸入與輸出之間的映射能力,進(jìn)行圖像的特征提取。圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值更新策略與傳統(tǒng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相一致,訓(xùn)練算法包括四步,四步分為正向傳播和逆向傳播兩個(gè)階段。

    正向傳播階段:

    (1)從樣本集獲取樣本,并輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中;

    (2)計(jì)算相應(yīng)的輸出。

    在正向傳播階段,信息是從輸入層經(jīng)過(guò)不同層的變換,最后通過(guò)輸出層輸出,這個(gè)階段是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在完成訓(xùn)練正常運(yùn)行和執(zhí)行時(shí)的過(guò)程。

    逆向傳播階段:

    (1)計(jì)算實(shí)際輸出與理想值之間的差;

    (2)按照極小誤差的方法反向調(diào)整權(quán)重矩陣。

    隨著大量的訓(xùn)練與學(xué)習(xí),圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逐漸將獲得準(zhǔn)確的圖像特征。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來(lái)識(shí)別圖像的特征,可以抵抗圖像的位移、縮放和其他形式扭曲不變形的變換。圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),避免了顯式的特征提取,而是隱式的從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。另外,因?yàn)橥惶卣饔成涿嫔系纳窠?jīng)元權(quán)值相同,所以圖像特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行各種學(xué)習(xí)來(lái)不停地完善提取特征的結(jié)果,使特征提取的結(jié)果更符合版權(quán)保護(hù)的實(shí)際需要。而且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)權(quán)值共享極大的降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,權(quán)值共享的方式也避免了特征提取和分類過(guò)程中需要重建的數(shù)據(jù)復(fù)雜度。

    通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像特征提取有以下的優(yōu)點(diǎn):(1)輸入的圖像可以與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的吻合;(2)特征的提取與特征的分類可以同時(shí)進(jìn)行,并可以同時(shí)在訓(xùn)練中產(chǎn)生;(3)采用權(quán)重共享可以減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際訓(xùn)練參數(shù),使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單,適應(yīng)性更強(qiáng)。

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取技術(shù)可以更好地適應(yīng)海量數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長(zhǎng)的當(dāng)今實(shí)際環(huán)境,可以為實(shí)際圖像版權(quán)的版權(quán)確認(rèn)提供充分的依據(jù)。將來(lái)更可通過(guò)對(duì)訓(xùn)練模型的微調(diào)實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)的支持,實(shí)現(xiàn)對(duì)流媒體(音視頻)的特征提取與分類,為音視頻的版權(quán)確認(rèn)提供可選的技術(shù)手段。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王力,王小華,王莉.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌識(shí)別中的應(yīng)用[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2011,03.

    [2]黃成.基于決策樹分類的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)挖掘探究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版),2010,11.

    [3]王如杰.基于特征融合的醫(yī)學(xué)圖像檢索[D].南京理工大學(xué),2013.

    [4]王錦超.跨媒體檢索技術(shù)的研究[D].山東農(nóng)業(yè)大學(xué),2013.

    [5]湯嘉立,左健民,黃陳蓉.基于SVM預(yù)分類學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,8.

    猜你喜歡
    機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
    基于詞典與機(jī)器學(xué)習(xí)的中文微博情感分析
    基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的平遙旅游客流量預(yù)測(cè)分析
    前綴字母為特征在維吾爾語(yǔ)文本情感分類中的研究
    基于支持向量機(jī)的金融數(shù)據(jù)分析研究
    多媒體技術(shù)在小學(xué)語(yǔ)文教學(xué)中的應(yīng)用研究
    考試周刊(2016年76期)2016-10-09 08:45:44
    分析膜技術(shù)及其在電廠水處理中的應(yīng)用
    科技視界(2016年20期)2016-09-29 14:22:00
    GM(1,1)白化微分優(yōu)化方程預(yù)測(cè)模型建模過(guò)程應(yīng)用分析
    科技視界(2016年20期)2016-09-29 12:03:12
    煤礦井下坑道鉆機(jī)人機(jī)工程學(xué)應(yīng)用分析
    科技視界(2016年20期)2016-09-29 11:47:01
    氣體分離提純應(yīng)用變壓吸附技術(shù)的分析
    科技視界(2016年20期)2016-09-29 11:02:20
    會(huì)計(jì)與統(tǒng)計(jì)的比較研究
    国产极品粉嫩免费观看在线| 午夜影院日韩av| 欧美精品亚洲一区二区| 国产精品国产高清国产av| 不卡一级毛片| 日韩免费av在线播放| 久久久久久人人人人人| 免费看a级黄色片| 精品国产亚洲在线| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲国产精品合色在线| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 制服诱惑二区| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 久久欧美精品欧美久久欧美| 成人手机av| 99久久人妻综合| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产深夜福利视频在线观看| 正在播放国产对白刺激| 国产精品九九99| 久久婷婷成人综合色麻豆| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品福利观看| 国产高清激情床上av| av国产精品久久久久影院| 他把我摸到了高潮在线观看| 欧美最黄视频在线播放免费 | 日本欧美视频一区| 久久热在线av| 视频在线观看一区二区三区| 1024香蕉在线观看| 欧美日韩亚洲高清精品| 色综合婷婷激情| 久久精品成人免费网站| 欧美黄色片欧美黄色片| 一级黄色大片毛片| 国产片内射在线| 高清毛片免费观看视频网站 | 国产精品野战在线观看 | 天堂中文最新版在线下载| 777久久人妻少妇嫩草av网站| bbb黄色大片| 一二三四社区在线视频社区8| 制服人妻中文乱码| 两人在一起打扑克的视频| 99精品在免费线老司机午夜| 嫁个100分男人电影在线观看| 麻豆一二三区av精品| 99riav亚洲国产免费| 久热这里只有精品99| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 欧美日韩乱码在线| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 欧美 亚洲 国产 日韩一| 久久久久国产一级毛片高清牌| 制服诱惑二区| 在线看a的网站| 90打野战视频偷拍视频| 两个人免费观看高清视频| 久久久国产欧美日韩av| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产有黄有色有爽视频| 亚洲情色 制服丝袜| 叶爱在线成人免费视频播放| 99国产极品粉嫩在线观看| 欧美日韩av久久| 无人区码免费观看不卡| 欧美性长视频在线观看| 日韩三级视频一区二区三区| 国产一区二区三区视频了| 在线国产一区二区在线| 亚洲精品国产一区二区精华液| www日本在线高清视频| 又紧又爽又黄一区二区| 久久久久精品国产欧美久久久| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 成人黄色视频免费在线看| 免费高清在线观看日韩| 一二三四社区在线视频社区8| 免费少妇av软件| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 夜夜夜夜夜久久久久| 最近最新免费中文字幕在线| 久久狼人影院| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 在线播放国产精品三级| 视频在线观看一区二区三区| 国产精品野战在线观看 | 麻豆一二三区av精品| 国产97色在线日韩免费| 成人国语在线视频| 亚洲人成77777在线视频| 成人国语在线视频| 亚洲av片天天在线观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 一区二区三区激情视频| 在线观看午夜福利视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 1024视频免费在线观看| 欧美亚洲日本最大视频资源| 日韩大码丰满熟妇| 亚洲精品成人av观看孕妇| 中文字幕人妻熟女乱码| 涩涩av久久男人的天堂| 国产av一区在线观看免费| www.999成人在线观看| 精品一区二区三区av网在线观看| 少妇被粗大的猛进出69影院| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 色尼玛亚洲综合影院| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产av一区二区精品久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 天堂中文最新版在线下载| 一区二区三区国产精品乱码| 他把我摸到了高潮在线观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲激情在线av| 国产高清国产精品国产三级| 99国产精品一区二区三区| 少妇被粗大的猛进出69影院| 高潮久久久久久久久久久不卡| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 免费在线观看黄色视频的| 日韩精品青青久久久久久| 无人区码免费观看不卡| 少妇粗大呻吟视频| 天堂中文最新版在线下载| 欧美日韩av久久| 亚洲五月天丁香| 真人做人爱边吃奶动态| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 午夜免费成人在线视频| 99在线视频只有这里精品首页| 亚洲专区国产一区二区| 国产黄色免费在线视频| 久热爱精品视频在线9| 欧美日韩乱码在线| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 99国产精品一区二区蜜桃av| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 午夜福利在线免费观看网站| 99国产精品99久久久久| 日韩欧美免费精品| 国产精品98久久久久久宅男小说| av超薄肉色丝袜交足视频| 色老头精品视频在线观看| 成人亚洲精品一区在线观看| 亚洲中文日韩欧美视频| а√天堂www在线а√下载| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 欧美激情 高清一区二区三区| 99国产精品99久久久久| 精品久久蜜臀av无| 国产亚洲欧美98| 青草久久国产| 国产亚洲精品久久久久5区| 欧美日本中文国产一区发布| 美女大奶头视频| 在线视频色国产色| 亚洲美女黄片视频| 国产真人三级小视频在线观看| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产一区二区三区视频了| 亚洲精品在线观看二区| 国产高清激情床上av| 欧美亚洲日本最大视频资源| 成人永久免费在线观看视频| 少妇的丰满在线观看| 国产成人精品久久二区二区91| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久久久久人人人人人| 日韩国内少妇激情av| 真人做人爱边吃奶动态| 精品第一国产精品| 国产激情久久老熟女| 热99re8久久精品国产| 制服诱惑二区| 免费搜索国产男女视频| 91av网站免费观看| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 免费在线观看日本一区| 久久久久精品国产欧美久久久| 国产精品久久视频播放| 天天添夜夜摸| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 日本欧美视频一区| 色老头精品视频在线观看| 精品久久久久久久久久免费视频 | 老熟妇仑乱视频hdxx| 国产99久久九九免费精品| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| a在线观看视频网站| 国产高清videossex| 波多野结衣一区麻豆| 精品国产乱码久久久久久男人| 在线观看免费视频网站a站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 女同久久另类99精品国产91| 国产乱人伦免费视频| 午夜福利影视在线免费观看| 国产成人精品久久二区二区免费| 午夜免费鲁丝| 成人影院久久| www.精华液| 多毛熟女@视频| 一夜夜www| 欧美午夜高清在线| 国产精品二区激情视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 色在线成人网| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 免费日韩欧美在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 国产亚洲欧美精品永久| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 亚洲一区高清亚洲精品| 男人操女人黄网站| 波多野结衣一区麻豆| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 黄片小视频在线播放| 丰满的人妻完整版| 黄色女人牲交| 新久久久久国产一级毛片| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲国产精品999在线| 国产在线观看jvid| 欧美激情极品国产一区二区三区| 大陆偷拍与自拍| 日日干狠狠操夜夜爽| 久久久久国内视频| av超薄肉色丝袜交足视频| 热99re8久久精品国产| 中文字幕色久视频| 热re99久久国产66热| 岛国在线观看网站| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 午夜a级毛片| 嫩草影视91久久| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 午夜两性在线视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 一进一出抽搐动态| 欧美丝袜亚洲另类 | 伦理电影免费视频| 国产成人欧美在线观看| 精品日产1卡2卡| 黑人操中国人逼视频| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 精品一区二区三卡| 香蕉丝袜av| 午夜老司机福利片| 日韩大尺度精品在线看网址 | 热re99久久国产66热| 久久狼人影院| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲 国产 在线| 免费在线观看完整版高清| 午夜福利在线观看吧| 性欧美人与动物交配| 亚洲一区二区三区不卡视频| 波多野结衣av一区二区av| 长腿黑丝高跟| 在线观看免费日韩欧美大片| 一级片'在线观看视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 亚洲人成电影免费在线| 精品第一国产精品| 色婷婷久久久亚洲欧美| 欧美日本亚洲视频在线播放| 午夜91福利影院| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 韩国精品一区二区三区| 国产三级黄色录像| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 首页视频小说图片口味搜索| 热re99久久国产66热| 97碰自拍视频| av在线天堂中文字幕 | 黑人猛操日本美女一级片| 国产乱人伦免费视频| 国产免费av片在线观看野外av| 成人亚洲精品一区在线观看| 两性夫妻黄色片| 人人澡人人妻人| 麻豆成人av在线观看| 深夜精品福利| 男人的好看免费观看在线视频 | aaaaa片日本免费| 热re99久久国产66热| 午夜视频精品福利| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 国产欧美日韩一区二区三| 久久久久久久久久久久大奶| 国产亚洲欧美98| 美女扒开内裤让男人捅视频| www国产在线视频色| 91精品国产国语对白视频| 欧美成人免费av一区二区三区| 久久香蕉国产精品| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 99国产精品免费福利视频| 欧美日韩乱码在线| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 日韩欧美一区视频在线观看| 精品电影一区二区在线| 国产成+人综合+亚洲专区| 色在线成人网| 在线观看免费午夜福利视频| 亚洲在线自拍视频| 国产视频一区二区在线看| 黑丝袜美女国产一区| 久久草成人影院| 自线自在国产av| 嫩草影院精品99| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 成年版毛片免费区| 国产精品一区二区精品视频观看| 欧美精品一区二区免费开放| 18禁美女被吸乳视频| 成人av一区二区三区在线看| 欧美日韩精品网址| 一本大道久久a久久精品| 免费在线观看日本一区| 高潮久久久久久久久久久不卡| 精品国产一区二区久久| 大香蕉久久成人网| 老汉色av国产亚洲站长工具| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 男女床上黄色一级片免费看| 99久久国产精品久久久| 无限看片的www在线观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 手机成人av网站| 在线观看一区二区三区| 精品日产1卡2卡| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 国产蜜桃级精品一区二区三区| a级毛片在线看网站| 欧美乱码精品一区二区三区| 在线观看一区二区三区| 中文字幕色久视频| 不卡一级毛片| 久久性视频一级片| 精品国产乱子伦一区二区三区| 99re在线观看精品视频| 中国美女看黄片| 亚洲av五月六月丁香网| 性少妇av在线| 免费日韩欧美在线观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 欧美最黄视频在线播放免费 | 国产欧美日韩精品亚洲av| 久9热在线精品视频| 窝窝影院91人妻| 亚洲精品一二三| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久 成人 亚洲| 欧美午夜高清在线| 免费不卡黄色视频| 新久久久久国产一级毛片| 最近最新免费中文字幕在线| 国产精品98久久久久久宅男小说| 深夜精品福利| 日韩大尺度精品在线看网址 | 亚洲精品粉嫩美女一区| 成人国语在线视频| 国产亚洲精品第一综合不卡| 大香蕉久久成人网| 亚洲精品国产区一区二| 香蕉丝袜av| 在线观看舔阴道视频| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 一级片'在线观看视频| 91成人精品电影| av超薄肉色丝袜交足视频| 欧美激情久久久久久爽电影 | 丝袜在线中文字幕| 亚洲人成77777在线视频| 91精品国产国语对白视频| 亚洲熟妇熟女久久| 欧美中文综合在线视频| 亚洲激情在线av| 麻豆国产av国片精品| 成人av一区二区三区在线看| 一进一出抽搐动态| 一级黄色大片毛片| 香蕉国产在线看| 丁香六月欧美| 精品乱码久久久久久99久播| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲精品中文字幕在线视频| 免费看十八禁软件| 国产成+人综合+亚洲专区| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 夫妻午夜视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 国产亚洲欧美98| 嫩草影视91久久| 无人区码免费观看不卡| 亚洲中文字幕日韩| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 麻豆一二三区av精品| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 成人国语在线视频| 纯流量卡能插随身wifi吗| 狠狠狠狠99中文字幕| 老司机在亚洲福利影院| 色综合站精品国产| 国产人伦9x9x在线观看| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 在线av久久热| 亚洲精品在线观看二区| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 91精品国产国语对白视频| 色综合站精品国产| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 久久中文字幕人妻熟女| 黄片播放在线免费| 国产不卡一卡二| 夫妻午夜视频| 国产在线观看jvid| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 丝袜在线中文字幕| 久久精品成人免费网站| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 婷婷六月久久综合丁香| 真人一进一出gif抽搐免费| 国产高清videossex| 国产一卡二卡三卡精品| 无人区码免费观看不卡| 国产精品久久久av美女十八| 国产精品成人在线| 人人澡人人妻人| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲中文av在线| 大香蕉久久成人网| 99国产精品一区二区三区| 电影成人av| 精品高清国产在线一区| 在线观看免费视频网站a站| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 亚洲欧美一区二区三区久久| 99热只有精品国产| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 岛国视频午夜一区免费看| 中文字幕色久视频| 黄网站色视频无遮挡免费观看| a级毛片在线看网站| 韩国av一区二区三区四区| 久久中文看片网| 久久青草综合色| 欧美黑人精品巨大| 两人在一起打扑克的视频| 搡老岳熟女国产| 精品国产一区二区久久| 精品一区二区三卡| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产一区二区三区视频了| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 欧美成人午夜精品| 欧美激情高清一区二区三区| 9热在线视频观看99| www.999成人在线观看| www.精华液| 精品人妻在线不人妻| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产精品综合久久久久久久免费 | 久久久久久久精品吃奶| 中文亚洲av片在线观看爽| 后天国语完整版免费观看| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 欧美日韩福利视频一区二区| 麻豆成人av在线观看| 欧美色视频一区免费| 久久久久亚洲av毛片大全| 男人操女人黄网站| av天堂在线播放| 香蕉国产在线看| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 日本黄色日本黄色录像| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 亚洲成av片中文字幕在线观看| 精品高清国产在线一区| 成人特级黄色片久久久久久久| 男女午夜视频在线观看| 亚洲av电影在线进入| 香蕉丝袜av| 一边摸一边抽搐一进一小说| xxx96com| 亚洲五月色婷婷综合| 久热这里只有精品99| 淫秽高清视频在线观看| 国产欧美日韩一区二区精品| 免费观看精品视频网站| 日韩精品中文字幕看吧| 国产又爽黄色视频| 99国产综合亚洲精品| 高潮久久久久久久久久久不卡| 9热在线视频观看99| 精品人妻在线不人妻| 99riav亚洲国产免费| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 老司机深夜福利视频在线观看| 亚洲av美国av| 精品国内亚洲2022精品成人| 51午夜福利影视在线观看| 黄色毛片三级朝国网站| 日韩欧美免费精品| 久久精品91蜜桃| 老鸭窝网址在线观看| 9热在线视频观看99| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 欧美激情高清一区二区三区| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产黄a三级三级三级人| 人人澡人人妻人| 99国产精品免费福利视频| 香蕉国产在线看| 悠悠久久av| 国产97色在线日韩免费| 男女午夜视频在线观看| 两个人看的免费小视频| 亚洲,欧美精品.| 久久精品国产综合久久久| 久久久水蜜桃国产精品网| 欧美性长视频在线观看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 亚洲av成人av| 欧美性长视频在线观看| 国产成人精品无人区| 不卡一级毛片| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 超碰成人久久| 国产欧美日韩一区二区精品| 成人av一区二区三区在线看| 亚洲avbb在线观看| 久久亚洲精品不卡| 少妇的丰满在线观看| www.999成人在线观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产一区二区三区综合在线观看| 大码成人一级视频| 国产精品免费视频内射| 午夜日韩欧美国产| 亚洲国产精品999在线| 91精品三级在线观看| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 可以在线观看毛片的网站| 亚洲熟女毛片儿| a级片在线免费高清观看视频| 精品国产乱码久久久久久男人| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 精品国内亚洲2022精品成人| 亚洲精品一区av在线观看| 黄频高清免费视频| 成人三级做爰电影| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产精品电影一区二区三区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 国产三级黄色录像| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产成人精品久久二区二区91| av天堂久久9| 美女高潮到喷水免费观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 精品一品国产午夜福利视频| 高清毛片免费观看视频网站 | 亚洲精品中文字幕在线视频| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 亚洲情色 制服丝袜| 露出奶头的视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 在线观看日韩欧美| 在线永久观看黄色视频| 日韩欧美在线二视频| 色综合站精品国产| 午夜两性在线视频| 久久久久国内视频| 新久久久久国产一级毛片| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久狼人影院| 久久久久久久久中文| 女性生殖器流出的白浆| 欧美日韩av久久| 国产97色在线日韩免费| 日韩精品免费视频一区二区三区| 两个人看的免费小视频| 亚洲av美国av| 777久久人妻少妇嫩草av网站|