• <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 ?

    一種基于Meanshift算法的目標(biāo)跟蹤改進(jìn)

    2016-12-23 09:19:25鉀,
    關(guān)鍵詞:跟蹤目標(biāo)差分法質(zhì)心

    朱 鉀, 李 化

    (太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院, 山西 晉中 030600)

    ?

    一種基于Meanshift算法的目標(biāo)跟蹤改進(jìn)

    朱 鉀, 李 化

    (太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院, 山西 晉中 030600)

    針對(duì)遮擋及相似干擾問(wèn)題, 在Meanshift算法的基礎(chǔ)上提出了一種新的改進(jìn)算法. 該算法有效地將Meanshift算法與Kalman濾波算法結(jié)合, 準(zhǔn)確確定目標(biāo)質(zhì)心位置, 并根據(jù)目標(biāo)質(zhì)心位置及前一幀搜索窗口邊界自適應(yīng)地調(diào)整當(dāng)前搜索窗口, 使其與目標(biāo)位置更匹配, 跟蹤結(jié)果更加準(zhǔn)確、 可靠, 同時(shí)也減小了環(huán)境等因素對(duì)算法的影響. 實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明, 改進(jìn)算法具有良好的穩(wěn)定性和自適應(yīng)性, 可有效解決大面積遮擋和相似干擾問(wèn)題.

    目標(biāo)跟蹤; Meanshift算法; Kalman濾波算法

    0 引 言

    目標(biāo)跟蹤包括目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤兩部分, 其實(shí)質(zhì)是一個(gè)概率問(wèn)題, 可以通過(guò)實(shí)時(shí)估計(jì)來(lái)理解跟蹤過(guò)程. 近幾年, 目標(biāo)跟蹤在公共安全、 生產(chǎn)安全、 醫(yī)療診斷、 智能交通、 工業(yè)、 軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景. 雖然國(guó)內(nèi)外研究者在目標(biāo)跟蹤問(wèn)題上提出了很多改進(jìn)算法[1-5], 但在實(shí)際應(yīng)用中依然存在很多問(wèn)題, 如背景顏色干擾、 光照強(qiáng)度變化、 目標(biāo)尺度變化、 外界環(huán)境復(fù)雜化等直接影響目標(biāo)特征的提取, 最終導(dǎo)致跟蹤失敗.

    常見(jiàn)的跟蹤算法有幀間差分法、 背景差分法、 邊緣差分法、 光流法、 Camshift算法[6-8]、 TLD算法[9]等. 本文在Meanshift算法[10]基礎(chǔ)上提出了一種新的改進(jìn)算法, 可根據(jù)目標(biāo)尺度及狀態(tài)選取部分特征進(jìn)行跟蹤, 并通過(guò)質(zhì)心位置及前一幀搜索窗口邊界自適應(yīng)地調(diào)整搜索窗口, 使其與目標(biāo)更匹配, 同時(shí)與Meanshift、 Kalman濾波和Camshift等算法相比, 改進(jìn)算法具有良好的穩(wěn)定性、 可靠性及自適應(yīng)性, 能夠有效解決相似干擾及大面積遮擋問(wèn)題.

    1 Meanshift算法

    Meanshift算法[10]是一種有效實(shí)時(shí)跟蹤算法, 其本質(zhì)是在給定條件下進(jìn)行多次迭代計(jì)算, 最終找到與目標(biāo)相匹配的區(qū)域. 該算法跟蹤過(guò)程如下: ① 目標(biāo)初始化, 找到初始目標(biāo)位置并建立目標(biāo)模型與候選模型; ② 計(jì)算目標(biāo)模型與候選模型的相似度; ③ 使用Meanshift向量計(jì)算下一幀目標(biāo)位置; ④ 依次重復(fù)以上步驟.

    Meanshift算法原理簡(jiǎn)單、 計(jì)算量較小, 但存在很多問(wèn)題. 首先, 目標(biāo)顏色直方圖及模型的選取對(duì)該算法有很大影響. 若背景顏色存在干擾, 目標(biāo)模型及候選模型會(huì)產(chǎn)生一定的誤差, 二者不能準(zhǔn)確匹配, 無(wú)法正確跟蹤目標(biāo); 其次, 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度太快, 超出了Meanshift向量計(jì)算范圍, 該算法將無(wú)法繼續(xù)跟蹤目標(biāo); 最后, 目標(biāo)遇到遮擋或存在相似干擾, 該算法無(wú)法自適應(yīng)地重新構(gòu)建目標(biāo)模型及候選模型進(jìn)行跟蹤.

    2 Kalman濾波算法

    卡爾曼濾波是一種線性遞歸濾波器, 通常運(yùn)用于解決最佳估計(jì)問(wèn)題. 其主要分為兩個(gè)階段: 預(yù)測(cè)階段和更新階段[11]. 預(yù)測(cè)階段包括狀態(tài)預(yù)測(cè)和誤差協(xié)方差預(yù)測(cè); 更新階段包括卡爾曼濾波計(jì)算增益系數(shù)、 使用增益系數(shù)修正和誤差協(xié)方差的更新[12].

    Kalman濾波通過(guò)對(duì)線性系統(tǒng)建立輸入、 輸出狀態(tài)方程, 每次僅需保存該系統(tǒng)上一時(shí)刻的狀態(tài), 其系統(tǒng)狀態(tài)方程和測(cè)量方程分別為

    式中:A表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;H表示測(cè)量矩陣;Wi,Vi分別是狀態(tài)噪聲矩陣和測(cè)量的噪聲矩陣, 且均為高斯白噪聲.

    Kalman濾波算法原理簡(jiǎn)單、 計(jì)算量小、 實(shí)時(shí)性較強(qiáng), 通過(guò)系統(tǒng)現(xiàn)有狀態(tài)可預(yù)測(cè)跟蹤目標(biāo), 存儲(chǔ)量大大減少. 當(dāng)目標(biāo)被遮擋、 背景環(huán)境較復(fù)雜或光照強(qiáng)度發(fā)生明顯變化時(shí), 都會(huì)影響系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和測(cè)量方程, 系統(tǒng)將無(wú)法準(zhǔn)確確定目標(biāo)狀態(tài), 因此該算法容易發(fā)生擴(kuò)散現(xiàn)象, 導(dǎo)致跟蹤精度降低.

    3 改進(jìn)的算法

    針對(duì)遮擋及相似干擾的情況, 本文在Meanshift算法的基礎(chǔ)上, 通過(guò)目標(biāo)質(zhì)心位置及前一幀搜索窗口邊界來(lái)確定當(dāng)前幀搜索窗口, 使其與目標(biāo)位置更加匹配, 減小了環(huán)境等因素對(duì)算法的影響, 以便改進(jìn)算法具有更廣泛的應(yīng)用性. 改進(jìn)算法具體跟蹤過(guò)程如下:

    1) 目標(biāo)初始化. 將視頻圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間, 并提取其U分量. 由式(3), 式(4)計(jì)算出目標(biāo)模型及候選模型的顏色概率分布直方圖, 找到第一幀目標(biāo)初始位置并初始化搜索窗口;

    式中: C, Ch為歸一化系數(shù), 使得∑qu=1, ∑pu=1, k(‖x‖2)為核函數(shù); m為量化等級(jí); h為核函數(shù)的窗寬; x0為假設(shè)目標(biāo)區(qū)域中心位置; xi為目標(biāo)窗口區(qū)域像素歸一化的位置; y0為當(dāng)前幀中目標(biāo)質(zhì)心位置; δ為Kronecker delta函數(shù);b(x) 為像素在顏色直方圖中的索引函數(shù).

    2) 計(jì)算目標(biāo)模型與候選模型的相似度ρ, 如式(5)所示.

    4) 通過(guò)質(zhì)心估計(jì)位置及前一幀搜索窗口邊界確定目標(biāo)搜索窗口, 如式(6)~式(9)所示.

    由此可知: 改進(jìn)算法可有效彌補(bǔ)Menshift與Kalman濾波算法的不足, Meanshift算法計(jì)算值可作為Kalman濾波的參數(shù), 并且Kalman濾波的預(yù)測(cè)值亦作為下一幀中Meanshift算法的初始值, 從而使搜索窗口與目標(biāo)位置更加匹配. 跟蹤過(guò)程中若存在遮擋及相似目標(biāo)干擾, 改進(jìn)算法可通過(guò)目標(biāo)原顏色概率分布直方圖及Kalman濾波算法重新找到原目標(biāo)的質(zhì)心位置, 有效解決了相似目標(biāo)干擾問(wèn)題, 提高了目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性.

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    本文實(shí)驗(yàn)在win7 64位系統(tǒng)環(huán)境下, Menshift算法、 Camshift算法、 Kalman濾波算法、 幀間差分法及改進(jìn)的算法均在Matalb2013a下運(yùn)行, 分別對(duì)兩個(gè)Video中目標(biāo)實(shí)現(xiàn)跟蹤, 各Video分辨率均為320×240, 每秒15幀. Video1(共121幀)存在背景顏色干擾和遮擋、 Video2(共225幀, 選取右邊的人作為跟蹤目標(biāo)), 存在與目標(biāo)相似干擾且遮擋.

    4.1 實(shí)驗(yàn)跟蹤結(jié)果

    Meanshift算法、 Camshift算法、 TLD算法及改進(jìn)算法在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中需選取各視頻第一幀, 用鼠標(biāo)選出所要跟蹤的目標(biāo)(用矩形框表示), 雙擊矩形框即可開(kāi)始跟蹤, 而Kalman濾波算法及幀間差分法無(wú)須選取跟蹤對(duì)象, 自動(dòng)進(jìn)行跟蹤. 各算法跟蹤結(jié)果如圖 1~圖 3 所示.

    圖 1 Video1跟蹤結(jié)果對(duì)比Fig.1 Comparison of Video1 tracking results

    圖 2 Video2跟蹤結(jié)果對(duì)比Fig.2 Comparison of Video2 tracking results

    圖 3 TID算法跟蹤結(jié)果對(duì)比Fig.3 Comparison of tracking results of TID algorithm

    由圖 1 可知, 改進(jìn)算法可選取目標(biāo)部分特征進(jìn)行跟蹤, 背景顏色干擾和大面積遮擋均不影響跟蹤過(guò)程的穩(wěn)定性與可靠性, 而Meanshift算法由于背景顏色干擾, 跟蹤過(guò)程很不穩(wěn)定, 遇到樹(shù)木遮擋不能繼續(xù)跟蹤目標(biāo), Camshift及Kalman濾波算法由于背景顏色等干擾完全不能進(jìn)行有效跟蹤, 而幀間差分法在遮擋的情況下能夠正常跟蹤且具有良好的穩(wěn)定性, 因此該算法在一定情況下可解決遮擋問(wèn)題; 由圖 2 可知, Video2中由于存在相似目標(biāo)干擾和遮擋情況, 改進(jìn)算法在第60幀時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤跟蹤相似目標(biāo), 第129幀時(shí)重新跟蹤原目標(biāo), 因此改進(jìn)算法可自適應(yīng)調(diào)整繼續(xù)跟蹤原目標(biāo), 而Meanshift、 Camshift算法由于環(huán)境等因素的影響均不能正常跟蹤目標(biāo), Kalman濾波算法發(fā)生嚴(yán)重?cái)U(kuò)散現(xiàn)象, 幀間差分法不能有效檢測(cè)出目標(biāo)進(jìn)行跟蹤; 由圖 3 可知, TLD算法由于遮擋或相似干擾問(wèn)題均不能完整進(jìn)行跟蹤目標(biāo), Video1跟蹤68幀后停止跟蹤, Video2在跟蹤187幀后結(jié)束跟蹤, 且跟蹤過(guò)程中目標(biāo)特征選取不當(dāng)直接影響跟蹤效果.

    4.2 算法對(duì)比分析

    改進(jìn)算法與Menshift算法、 Kalman濾波算法、 Camshift算法、 幀間差分法及TLD算法對(duì)比如下:

    1) 與Meanshift算法相比, 改進(jìn)算法可選擇目標(biāo)部分特征進(jìn)行跟蹤, 不受背景顏色干擾和大面積遮擋的影響, 而Meanshift算法由于背景顏色干擾, 穩(wěn)定性一般, 雖一段時(shí)間內(nèi)能夠跟蹤目標(biāo), 但遇到遮擋情況將不能繼續(xù)跟蹤目標(biāo), 同時(shí)目標(biāo)特征選擇較小或相似目標(biāo)干擾很容易丟失目標(biāo).

    2) 與 Camshift算法相比, 改進(jìn)算法將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV空間, 提取其U分量計(jì)算顏色概率分布圖, 同時(shí)根據(jù)目標(biāo)質(zhì)心位置自適應(yīng)調(diào)整當(dāng)前搜索窗口, 能夠解決背景顏色或相似目標(biāo)干擾問(wèn)題, 而Camshift算法將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間, 提取其H分量計(jì)算顏色概率分布圖, 通過(guò)對(duì)每一幀搜索窗口內(nèi)像素進(jìn)行歸一化處理來(lái)調(diào)整窗口大小, 但在遮擋或相似目標(biāo)干擾情況下, 該算法不能較好地實(shí)現(xiàn)跟蹤.

    3) 與Kalman濾波算法相比, 改進(jìn)算法將Meanshift算法計(jì)算值作為Kalman濾波算法的參數(shù), 提高了Kalman濾波算法跟蹤精度, 使跟蹤過(guò)程更穩(wěn)定、 可靠, 彌補(bǔ)了Kalman濾波算法的不足, 而Kalman濾波算法受環(huán)境因素影響較大, 在實(shí)驗(yàn)過(guò)中雖在前幾幀可以跟蹤目標(biāo), 但由于擴(kuò)散現(xiàn)象嚴(yán)重不能達(dá)到跟蹤目標(biāo)的效果.

    4) 與幀間差分法相比, 改進(jìn)算法及幀間差分法都不受背景顏色干擾的影響, 能夠有效地跟蹤目標(biāo)且能很好地解決遮擋問(wèn)題. 但在相似干擾及遮擋的情況下, 改進(jìn)算法受環(huán)境等外界因素影響較小雖存在跟蹤相似目標(biāo)的現(xiàn)象, 但不影響跟蹤并具有良好的視覺(jué)效果, 而幀間差分法卻不能有效地檢測(cè)出目標(biāo)進(jìn)行跟蹤, 因此改進(jìn)算法具有一定的優(yōu)勢(shì).

    5)與TLD算法相比, 改進(jìn)算法可選取目標(biāo)部分特征進(jìn)行跟蹤同時(shí)具有良好的穩(wěn)定性, 可有效地解決遮擋及相似干擾問(wèn)題, 而TLD算法雖對(duì)目標(biāo)進(jìn)行不斷檢測(cè)、 學(xué)習(xí), 但遇到遮擋及相似目標(biāo)干擾等情況會(huì)終止運(yùn)行停止跟蹤, 且目標(biāo)特征選取不當(dāng)直接影響跟蹤過(guò)程的穩(wěn)定性.

    5 結(jié) 語(yǔ)

    以上幾種算法比較表明, 改進(jìn)算法將具有更廣泛的應(yīng)用性. 在背景較復(fù)雜情況下, 改進(jìn)算法仍能夠繼續(xù)跟蹤目標(biāo), 并根據(jù)目標(biāo)質(zhì)心位置及前一幀搜索窗口邊界來(lái)確定當(dāng)前幀搜索窗口, 使其與目標(biāo)更加匹配, 減小了環(huán)境等因素對(duì)算法的影響, 可有效解決大面積遮擋及相似干擾問(wèn)題, 并可根據(jù)目標(biāo)尺度及狀態(tài)選取部分特征進(jìn)行跟蹤, 且具有良好穩(wěn)定性. 但當(dāng)目標(biāo)被長(zhǎng)時(shí)間完全遮擋, 改進(jìn)算法會(huì)認(rèn)為跟蹤結(jié)束而不再繼續(xù)跟蹤目標(biāo), 因此改進(jìn)算法仍有一定的改進(jìn)空間, 使跟蹤過(guò)程更加智能、 可靠. 未來(lái)仍需要更加智能的多目標(biāo)跟蹤跟蹤, 需要更多的學(xué)者融合各方面知識(shí)研究能夠自主識(shí)別、 自主判斷、 自主跟蹤的智能跟蹤算法.

    [1]Li Jian, Chen Haifeng, Li Gang, et al. Salient object detection based on meanshift filtering and fusion of colour information[J]. IET Image Processing, 2015, 9(11): 977-985.

    [2]Huang Hai, Sheng Mingwei, Li Yueming, et al. Remote operated vehicle tether disturbances analysis and target tracking control[C]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2014: 103-108.

    [3]Xiao Hanzhen, Li Zhijun, Yang Chenguang, et al. RGB-D sensor-based visual target detection and tracking for an intelligent wheelchair robot in indoors environments[J]. International Journal of Control, Automation and Systems, 2015, 13(3): 521-529.

    [4]Zhou Zhiyu, Wu Dichong, Peng Xiaolong, et al. Object Tracking Based on CamShift with Multi-feature Fusion[J]. Journal of Software, 2014, 9(1): 147-153.

    [5]Zhou Zhiping, Zhou Mingzhu, Shi Xiaofeng. Target tracking based on foreground probability[J]. Multimedia Tools and Applications, 2016, 75(6): 3145-3160.

    [6]Xiu Chunbo, Wei Shian, Wan Rongfeng, et al. Cam shift tracking method based on target decomposition[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015: 1-20.

    [7]Yan Zouguo, Ling Weiguo, Lü Haidong. A target tracking algorithm based on improved camshift and UKF[J]. Journal of Software Engineering and Applications, 2014, 7(13): 1065-1073.

    [8]Xia Jingxin, Rao Wenming, Huang Wei, et al. Automatic multi-vehicle tracking using video cameras: an improved CAMShift approach[J]. KSCE Journal of Civil Engineering, 2013, 17(6): 1462-1470.

    [9]Kalal Z, Mikolajczyk K, Matas J. Tracking-learning-detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(7): 1409-422.

    [10]Du Kai, Ju Yongfeng, Jin Yinli, et al. Meanshift tracking algorithm with adaptive block color histogram[C]. International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks, 2012: 2692-2695.

    [11]Chi Jiannan, Qian Chenfei, Zhang Pengyu, et al. A novel ELM based adaptive Kalman filter tracking algorithm[J]. Neurocomputing, 2014, 128: 42-49.

    [12]Moussakhani B, Fl?m J T, Ramstad T A, et al. On change detection in a Kalman filter based tracking problem[J]. Signal Processing, 2014, 55: 268-276.

    An Improved Meanshift Algorithm for Target Tracking

    ZHU Jia, LI Hua

    (College of Information Engineering, Taiyuan University of Technology, Jinzhong 030600, China)

    Aiming at the problem of occlusion and similar interference, a new improved algorithm based on the Meanshift algorithm was proposed. The algorithm effectively combined the Meanshift algorithm with the Kalman filtering algorithm to accurately determine the location of the target centroid. According to the target centroid position and the front frame search window boundary, the current search window boundary is adjusted adaptively to match the target position. In this way,the tracking results are more accurate and reliable, and the influence of the environment and other factors on the algorithm are also reduced. Through the experimental analysis, the improved algorithm which has good stability and adaptability can effectively solve the problem of large area occlusion and similar interference.

    target tracking; Meanshift algorithm; Kalman algorithm

    1673-3193(2016)06-0633-05

    2016-04-22

    山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014011019-1)

    朱 鉀(1991-), 男, 碩士生, 主要從事無(wú)線傳感器目標(biāo)跟蹤的研究.

    TP391

    A

    10.3969/j.issn.1673-3193.2016.06.014

    猜你喜歡
    跟蹤目標(biāo)差分法質(zhì)心
    重型半掛汽車質(zhì)量與質(zhì)心位置估計(jì)
    二維粘彈性棒和板問(wèn)題ADI有限差分法
    基于GNSS測(cè)量的天宮二號(hào)質(zhì)心確定
    核相關(guān)濾波與孿生網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的目標(biāo)跟蹤算法
    基于圖割理論的尺度自適應(yīng)人臉跟蹤算法
    連續(xù)同色調(diào)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤
    基于卡爾曼和圖像信息量的Mean Shift改進(jìn)跟蹤算法
    基于SQMR方法的三維CSAMT有限差分法數(shù)值模擬
    一種海洋測(cè)高衛(wèi)星質(zhì)心在軌估計(jì)算法
    航天器工程(2014年5期)2014-03-11 16:35:53
    有限差分法模擬電梯懸掛系統(tǒng)橫向受迫振動(dòng)
    久久国产乱子免费精品| 51国产日韩欧美| 精品免费久久久久久久清纯| 国产精品日韩av在线免费观看| 美女黄网站色视频| 免费电影在线观看免费观看| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲精品成人久久久久久| 午夜福利在线在线| 国产爱豆传媒在线观看| 日韩精品有码人妻一区| 色哟哟·www| 色综合站精品国产| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 一个人观看的视频www高清免费观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲人与动物交配视频| 窝窝影院91人妻| 国产毛片a区久久久久| 国产爱豆传媒在线观看| 国产av不卡久久| 最近最新免费中文字幕在线| 无人区码免费观看不卡| 国产高清三级在线| 国产精品亚洲美女久久久| 1000部很黄的大片| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 最近中文字幕高清免费大全6 | 国产69精品久久久久777片| 日韩大尺度精品在线看网址| 国产熟女欧美一区二区| 久久久久久久久久黄片| 久久久久九九精品影院| 直男gayav资源| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 99久国产av精品| 啦啦啦韩国在线观看视频| 免费av不卡在线播放| 麻豆久久精品国产亚洲av| 最新中文字幕久久久久| 69av精品久久久久久| 精品无人区乱码1区二区| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 伦理电影大哥的女人| 此物有八面人人有两片| 有码 亚洲区| 亚洲精品久久国产高清桃花| 精品久久久久久久久久久久久| 老女人水多毛片| 欧美色欧美亚洲另类二区| 久久精品国产自在天天线| 欧美bdsm另类| 婷婷精品国产亚洲av在线| 国产精品亚洲一级av第二区| 一个人看的www免费观看视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 一个人看的www免费观看视频| 男人舔奶头视频| 又粗又爽又猛毛片免费看| 亚洲国产精品sss在线观看| 亚洲成人久久性| 国产高潮美女av| 国产三级在线视频| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 国产男人的电影天堂91| 国产黄色小视频在线观看| 麻豆av噜噜一区二区三区| 在线播放无遮挡| 欧美日本亚洲视频在线播放| 欧美在线一区亚洲| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 成人国产综合亚洲| www.色视频.com| 中国美女看黄片| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 婷婷精品国产亚洲av| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 免费大片18禁| 国产精品一区二区性色av| 亚洲av免费在线观看| 亚洲欧美清纯卡通| av专区在线播放| 男人舔奶头视频| 黄色视频,在线免费观看| 成人av在线播放网站| 国产精品电影一区二区三区| 午夜福利在线在线| 亚洲国产精品成人综合色| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 一边摸一边抽搐一进一小说| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产精品电影一区二区三区| 嫩草影院精品99| 一级毛片久久久久久久久女| 高清毛片免费观看视频网站| 性色avwww在线观看| 久9热在线精品视频| 免费看av在线观看网站| 久久久精品大字幕| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 国产黄a三级三级三级人| 一级毛片久久久久久久久女| 久久久色成人| 国产69精品久久久久777片| 国产精品一区二区免费欧美| 亚洲性久久影院| 女同久久另类99精品国产91| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久久久久久久大av| 久久久精品欧美日韩精品| 在线观看午夜福利视频| 亚洲欧美激情综合另类| 国产美女午夜福利| 男女边吃奶边做爰视频| 成人特级av手机在线观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 男人和女人高潮做爰伦理| 一进一出抽搐动态| 欧美高清性xxxxhd video| 黄色欧美视频在线观看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 精品人妻偷拍中文字幕| 日本精品一区二区三区蜜桃| 乱人视频在线观看| 欧美bdsm另类| 国产男人的电影天堂91| 久久人人爽人人爽人人片va| 99国产精品一区二区蜜桃av| 亚洲av不卡在线观看| 内射极品少妇av片p| 国产爱豆传媒在线观看| 波多野结衣高清作品| 一区二区三区四区激情视频 | a级一级毛片免费在线观看| 亚洲性久久影院| 国产精品综合久久久久久久免费| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 天美传媒精品一区二区| 精品无人区乱码1区二区| 成人综合一区亚洲| 国产熟女欧美一区二区| 国产主播在线观看一区二区| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 日韩高清综合在线| 老司机午夜福利在线观看视频| 成人欧美大片| 亚洲经典国产精华液单| 久久欧美精品欧美久久欧美| www.色视频.com| 两个人视频免费观看高清| 中国美女看黄片| 成人二区视频| 国产精品野战在线观看| 色综合色国产| 日韩一本色道免费dvd| 免费电影在线观看免费观看| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产亚洲欧美98| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 一个人看的www免费观看视频| 国产真实伦视频高清在线观看 | 啦啦啦观看免费观看视频高清| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 男女下面进入的视频免费午夜| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产淫片久久久久久久久| 欧美最黄视频在线播放免费| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 变态另类丝袜制服| 免费观看的影片在线观看| 亚洲三级黄色毛片| 国产三级在线视频| 久久国内精品自在自线图片| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲美女视频黄频| 观看美女的网站| 一级av片app| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 日本五十路高清| 免费av毛片视频| 免费搜索国产男女视频| 人妻久久中文字幕网| 少妇高潮的动态图| 国产主播在线观看一区二区| 日本 欧美在线| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 午夜福利成人在线免费观看| 国产老妇女一区| 亚洲精品在线观看二区| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲av熟女| 乱系列少妇在线播放| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 日韩人妻高清精品专区| 婷婷六月久久综合丁香| 亚洲精品色激情综合| 国产精品久久久久久av不卡| 两人在一起打扑克的视频| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲综合色惰| 欧美在线一区亚洲| 99久国产av精品| 老司机深夜福利视频在线观看| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲最大成人av| 1024手机看黄色片| 国产精品一区二区免费欧美| 免费在线观看影片大全网站| 观看美女的网站| 国产在线精品亚洲第一网站| 午夜福利欧美成人| 欧美色视频一区免费| 欧美激情国产日韩精品一区| 男人舔女人下体高潮全视频| 日韩强制内射视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 听说在线观看完整版免费高清| 亚洲欧美清纯卡通| 别揉我奶头 嗯啊视频| 黄色一级大片看看| eeuss影院久久| 久久久久久久精品吃奶| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日韩国内少妇激情av| 国产三级在线视频| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 成人美女网站在线观看视频| 色哟哟哟哟哟哟| 波多野结衣高清作品| av女优亚洲男人天堂| 国内精品久久久久精免费| 黄片wwwwww| 久9热在线精品视频| 精品福利观看| 精品久久国产蜜桃| 亚洲最大成人手机在线| 亚洲精品成人久久久久久| 十八禁网站免费在线| 国产成人福利小说| 老司机福利观看| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲四区av| 日韩欧美在线乱码| 亚洲电影在线观看av| 欧美黑人欧美精品刺激| 欧美3d第一页| 日本黄色视频三级网站网址| 日日干狠狠操夜夜爽| 国产高清三级在线| 日本五十路高清| 欧美成人一区二区免费高清观看| 中文字幕高清在线视频| 91麻豆精品激情在线观看国产| 能在线免费观看的黄片| 看十八女毛片水多多多| 日韩强制内射视频| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 99国产极品粉嫩在线观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久久午夜欧美精品| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美潮喷喷水| 国产不卡一卡二| 久9热在线精品视频| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲性夜色夜夜综合| 别揉我奶头 嗯啊视频| 久久欧美精品欧美久久欧美| 真人一进一出gif抽搐免费| 国内精品一区二区在线观看| 乱人视频在线观看| 99久久精品一区二区三区| 国内揄拍国产精品人妻在线| 国产单亲对白刺激| 成人国产一区最新在线观看| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 淫秽高清视频在线观看| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产精品久久久久久精品电影| 免费在线观看成人毛片| 两个人的视频大全免费| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产精品乱码一区二三区的特点| 俄罗斯特黄特色一大片| 看片在线看免费视频| 久久久久久伊人网av| 99热这里只有是精品在线观看| av福利片在线观看| 丝袜美腿在线中文| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 99热只有精品国产| 在线播放国产精品三级| 最新中文字幕久久久久| 婷婷丁香在线五月| 深夜a级毛片| 国产美女午夜福利| 欧美一区二区精品小视频在线| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 91狼人影院| www.www免费av| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 中出人妻视频一区二区| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 成人国产一区最新在线观看| 麻豆国产97在线/欧美| 日韩欧美精品免费久久| 精品日产1卡2卡| 亚洲欧美日韩东京热| 深夜a级毛片| 两个人视频免费观看高清| 男人狂女人下面高潮的视频| 国产免费男女视频| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 日韩欧美免费精品| 国产日本99.免费观看| 国产伦在线观看视频一区| 精品久久久久久久久亚洲 | 成人国产综合亚洲| 成人国产麻豆网| 中国美女看黄片| 欧美激情国产日韩精品一区| 免费观看人在逋| 国产亚洲精品av在线| 天堂动漫精品| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 亚洲av美国av| 午夜精品一区二区三区免费看| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产麻豆成人av免费视频| 久久精品91蜜桃| 午夜福利在线观看吧| 又黄又爽又免费观看的视频| 一区二区三区四区激情视频 | av专区在线播放| 99热只有精品国产| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产精品,欧美在线| 亚洲美女搞黄在线观看 | 精品免费久久久久久久清纯| 特级一级黄色大片| 制服丝袜大香蕉在线| av在线亚洲专区| 乱人视频在线观看| 久久久久久久久久成人| 我要搜黄色片| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产高清有码在线观看视频| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 两个人视频免费观看高清| 国产成人一区二区在线| 日本免费a在线| 国产精品不卡视频一区二区| av在线天堂中文字幕| 赤兔流量卡办理| 精品久久久久久久久av| 99久久精品一区二区三区| 国产一区二区在线av高清观看| 精品久久久久久久久久免费视频| 十八禁网站免费在线| 黄色欧美视频在线观看| АⅤ资源中文在线天堂| 国产精品电影一区二区三区| 欧美一区二区国产精品久久精品| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 有码 亚洲区| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲av成人av| 国产探花在线观看一区二区| 丰满乱子伦码专区| 亚洲成av人片在线播放无| 舔av片在线| 午夜视频国产福利| 乱人视频在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲国产精品合色在线| 一区二区三区免费毛片| 熟女电影av网| 在现免费观看毛片| 22中文网久久字幕| 国产精品伦人一区二区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲人成伊人成综合网2020| 免费观看在线日韩| 亚洲四区av| av在线蜜桃| 一本一本综合久久| 国产乱人视频| 亚洲欧美激情综合另类| 精品人妻视频免费看| 又爽又黄无遮挡网站| 日韩精品青青久久久久久| 三级毛片av免费| 亚洲精品亚洲一区二区| xxxwww97欧美| 日本色播在线视频| 亚洲av不卡在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 免费在线观看日本一区| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 日韩欧美在线乱码| 日本爱情动作片www.在线观看 | 欧美日韩精品成人综合77777| 中出人妻视频一区二区| 久久久成人免费电影| 国产 一区 欧美 日韩| 美女黄网站色视频| av专区在线播放| 舔av片在线| 内射极品少妇av片p| 91在线精品国自产拍蜜月| 国内精品一区二区在线观看| 午夜老司机福利剧场| 在线天堂最新版资源| 亚洲av免费高清在线观看| av在线蜜桃| 51国产日韩欧美| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 美女高潮的动态| 搡老岳熟女国产| 亚洲人与动物交配视频| 三级国产精品欧美在线观看| 国产真实乱freesex| 又粗又爽又猛毛片免费看| 中国美女看黄片| 天天一区二区日本电影三级| 成人无遮挡网站| 在线观看免费视频日本深夜| 简卡轻食公司| 国产真实伦视频高清在线观看 | 亚洲精品色激情综合| 啦啦啦韩国在线观看视频| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产午夜精品论理片| 色播亚洲综合网| 日本成人三级电影网站| 能在线免费观看的黄片| 亚洲国产精品sss在线观看| 99热这里只有精品一区| 88av欧美| 在线播放无遮挡| 成人午夜高清在线视频| 中文亚洲av片在线观看爽| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产精品人妻久久久久久| 欧美一区二区亚洲| 伦理电影大哥的女人| 最后的刺客免费高清国语| 91久久精品电影网| 91精品国产九色| 日韩中字成人| 一本精品99久久精品77| 有码 亚洲区| 伦精品一区二区三区| 一个人观看的视频www高清免费观看| 亚洲专区国产一区二区| 乱系列少妇在线播放| 国产三级在线视频| 别揉我奶头 嗯啊视频| 欧美精品国产亚洲| 91狼人影院| 亚洲精华国产精华精| 我的老师免费观看完整版| 美女cb高潮喷水在线观看| 色综合色国产| 日韩强制内射视频| 淫妇啪啪啪对白视频| 欧美日韩精品成人综合77777| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 全区人妻精品视频| 亚洲国产精品成人综合色| 欧美人与善性xxx| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 美女黄网站色视频| 国产探花在线观看一区二区| 国产男人的电影天堂91| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 如何舔出高潮| 一级a爱片免费观看的视频| 两人在一起打扑克的视频| 婷婷精品国产亚洲av在线| x7x7x7水蜜桃| 男女啪啪激烈高潮av片| 精品欧美国产一区二区三| 欧美一区二区国产精品久久精品| 亚洲欧美激情综合另类| 丰满的人妻完整版| 国产在线男女| 欧美zozozo另类| 国产视频一区二区在线看| av女优亚洲男人天堂| 无遮挡黄片免费观看| 久久精品国产鲁丝片午夜精品 | 亚洲图色成人| 精品久久国产蜜桃| 在线观看舔阴道视频| а√天堂www在线а√下载| av福利片在线观看| 99热6这里只有精品| 亚洲国产精品sss在线观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| av在线天堂中文字幕| 欧美区成人在线视频| 一级黄片播放器| 热99在线观看视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 岛国在线免费视频观看| 亚洲一区二区三区色噜噜| 两人在一起打扑克的视频| 久久精品国产清高在天天线| 色综合婷婷激情| 国产精品久久视频播放| 神马国产精品三级电影在线观看| 国产久久久一区二区三区| 亚洲精品粉嫩美女一区| 黄色配什么色好看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 成人三级黄色视频| 国内精品久久久久精免费| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 女同久久另类99精品国产91| 国产亚洲欧美98| 亚洲综合色惰| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 欧美又色又爽又黄视频| 在线播放国产精品三级| 99九九线精品视频在线观看视频| 亚洲电影在线观看av| 免费看日本二区| 久久人人爽人人爽人人片va| 亚洲欧美日韩东京热| 在线免费十八禁| 婷婷色综合大香蕉| 国产伦精品一区二区三区四那| 色播亚洲综合网| 97碰自拍视频| 国产精品永久免费网站| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产伦精品一区二区三区视频9| 免费一级毛片在线播放高清视频| 99久久无色码亚洲精品果冻| 日韩精品青青久久久久久| 午夜久久久久精精品| 日韩欧美免费精品| 免费在线观看影片大全网站| 成熟少妇高潮喷水视频| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 很黄的视频免费| 97超视频在线观看视频| 欧美激情国产日韩精品一区| 国产淫片久久久久久久久| 日韩中字成人| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 97热精品久久久久久| 午夜免费成人在线视频| 老女人水多毛片| а√天堂www在线а√下载| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 噜噜噜噜噜久久久久久91| av.在线天堂| 亚洲精品456在线播放app | 国内精品一区二区在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 在线观看舔阴道视频| 日本欧美国产在线视频| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产在线男女| 嫁个100分男人电影在线观看| 无遮挡黄片免费观看| 可以在线观看毛片的网站| 日本 欧美在线| av在线观看视频网站免费| 国内精品久久久久精免费| 天天躁日日操中文字幕| 亚洲精品在线观看二区| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 免费观看人在逋| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 又爽又黄a免费视频| 深爱激情五月婷婷| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲人成网站在线播| 九九热线精品视视频播放| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲av不卡在线观看| 嫩草影院精品99| 永久网站在线| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 欧美日韩黄片免| 日本在线视频免费播放| 国产黄色小视频在线观看| 又粗又爽又猛毛片免费看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 成人午夜高清在线视频|