• <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 ?

    圖像視覺屬性應(yīng)用研究綜述

    2017-12-09 22:38:41寧建紅上海電機(jī)學(xué)院電子信息學(xué)院
    大陸橋視野 2017年24期
    關(guān)鍵詞:二值類別分類器

    寧建紅 / 上海電機(jī)學(xué)院電子信息學(xué)院

    圖像視覺屬性應(yīng)用研究綜述

    寧建紅 / 上海電機(jī)學(xué)院電子信息學(xué)院

    視覺屬性作為圖像表示的中間層,具有人類可理解的語義特征,同時(shí)比圖像底層特征存儲(chǔ)方便,簡(jiǎn)潔高效,能夠?qū)崿F(xiàn)跨類識(shí)別。本文介紹了屬性的定義及分類,討論了屬性預(yù)測(cè)方法,并對(duì)圖像視覺屬性應(yīng)用的領(lǐng)域進(jìn)行了探討,分析了在各個(gè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)及不足。最后對(duì)視覺屬性的發(fā)展前景進(jìn)行了展望。

    視覺屬性;屬性分類;屬性預(yù)測(cè);應(yīng)用

    1.引言

    圖像可以用屬性進(jìn)行語義描述,屬性可以表示圖像中對(duì)象是否存在,它可以描述對(duì)象的顏色、形狀、材質(zhì)、部件、類別及功能,也可以表示場(chǎng)景的類別以及上下文信息等。如斑馬是黑白相間、有條紋的動(dòng)物,這里使用了顏色、紋理屬性,飛機(jī)可以用有機(jī)翼、輪子、發(fā)動(dòng)機(jī)等部件屬性進(jìn)行描述,也可以用是金屬的、能夠飛行的材質(zhì)屬性和功能屬性進(jìn)行描述。 近年來,屬性被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺問題研究,如對(duì)象識(shí)別[1-3]、人臉識(shí)別[4]、場(chǎng)景識(shí)別[5]、視頻中的行為識(shí)別[6]、服裝的風(fēng)格識(shí)別[7-8]、細(xì)粒度圖像識(shí)別等問題。屬性已經(jīng)成為搭建圖像底層特征到高層語義的橋梁,并且展示了自己獨(dú)特功能。

    2.屬性定義及分類

    2.1 二值視覺屬性

    視覺屬性的值可以是離散的,或者連續(xù)的。大部分研究者為了使用屬性進(jìn)行分類,把屬性的值定義為存在或不存在兩種選擇,稱之為二值視覺屬性,即每個(gè)屬性的取值范圍只有1或者0。如Farhadi[1]用二值屬性描述動(dòng)物山羊,有角、有四條腿、有頭、有毛,用二值屬性描述對(duì)象的構(gòu)成、形狀、材質(zhì)等信息,建了APascalaYahoo dataset,收集了15339幅圖像,32個(gè)類別,64個(gè)二值屬性,Lampert建立了Animal with Attribute dataset,收集了30000幅動(dòng)物圖像,50個(gè)類別,85個(gè)二值屬性。Patterson and Hay建立了The Sun Attribute dataset,包含了14340幅圖像,717類別,102個(gè)二值屬性。

    2.2 相對(duì)視覺屬性

    從人類的認(rèn)知角度出發(fā),認(rèn)識(shí)和理解事物有時(shí)并不能從存在或不存在的角度去區(qū)分,有時(shí)需要運(yùn)用比較的方法去區(qū)分。Parikh和Grauman最先提出了相對(duì)視覺屬性,相對(duì)視覺屬性是指和其他圖像相比,圖像中某個(gè)屬性的強(qiáng)度或優(yōu)勢(shì)。如一幅圖像開始不能確定人是否有微笑這個(gè)屬性。和不同的圖像比較,比A圖像微笑程度弱,比B圖像微笑程度強(qiáng)。如果只用二值屬性來表示,就無法表示。因?yàn)檫@個(gè)屬性表示一種程度。相對(duì)屬性將屬性的取值范圍擴(kuò)大,從(0,1)變成(-∞,+∞)。相對(duì)屬性的重要作用在于對(duì)樣本中同一屬性的屬性值相對(duì)關(guān)系進(jìn)行比較,確定排序關(guān)系。Parikh和Grauman提出通過對(duì)每個(gè)屬性學(xué)習(xí)排序函數(shù)的方法,給每對(duì)樣本給出相對(duì)相似性約束。但是對(duì)于不同的屬性,不同的屬性值,不具備可比性。

    3.屬性預(yù)測(cè)

    屬性作為圖像的中間層表示,在計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮了非常重要的作用。因此提取圖像底層特征構(gòu)建屬性分類器,進(jìn)行屬性預(yù)測(cè)是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。Lampert提出了直接屬性預(yù)測(cè)模型DAP(Direct attribute prediction)和間接屬性預(yù)測(cè)模型IAP(Indict attribute prediction) 。DAP模型建立了固定的類別-屬性關(guān)系,通過樣本與類別間的訓(xùn)練,蘊(yùn)含了對(duì)屬性值的訓(xùn)練,從而取得了相關(guān)分類器參數(shù)。在測(cè)試階段,測(cè)試樣本的屬性值可直接獲取,從而可以推知樣本所屬的類別,這個(gè)類別也可以是一種訓(xùn)練階段未見樣本的類別。IAP模型通過訓(xùn)練樣本獲得每類的概率,其次獲得這些類別與屬性間的依賴關(guān)系。Wang[3]提出了條件隨機(jī)場(chǎng)模型的屬性預(yù)測(cè)方法,Yu[14]提出了概率主題模型,Scheirer將屬性分類器輸出轉(zhuǎn)化成基于極值理論的可能性估計(jì)問題。Parikh and Grauman進(jìn)行了相對(duì)屬性預(yù)測(cè)。

    4.視覺屬性應(yīng)用

    4.1 對(duì)象識(shí)別

    2009年,F(xiàn)arhadi[1]提出用屬性來描述對(duì)象,屬性可以是對(duì)象的組成部分,可以是形狀,也可以是材質(zhì),并且指明屬性具有區(qū)別對(duì)象類的作用,使用了1000個(gè)具有類區(qū)分能力的屬性。提取圖像底層特征用線性SVM分類器對(duì)屬性分類器進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),再通過圖像的屬性中間層表示進(jìn)行圖像分類,對(duì)象的屬性表示不僅能夠識(shí)別對(duì)象類,而且還可以形成新的對(duì)象類。同年,Lampert也提出用屬性表示對(duì)象,研究了訓(xùn)練類和測(cè)試類不相交的情況下,用屬性表示圖像,缺少訓(xùn)練集圖像的情況下,依然能夠識(shí)別新的對(duì)象類。并提出了DAP和IAP兩個(gè)屬性預(yù)測(cè)模型。不同的類別間可以共享屬性,屬性的特殊性使得它在轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)或零命中學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了比較廣泛的應(yīng)用。

    4.2 人臉識(shí)別

    Kumar et al.[4]使用了兩種分類器:屬性分類器和Simile分類器。用年齡、性別、頭發(fā)顏色等視覺屬性表示人臉,采用人工標(biāo)注的人臉圖像學(xué)習(xí)分類器構(gòu)建屬性模型,然后用屬性分類器輸出的屬性值構(gòu)建人臉表示。Simile分類器采用某個(gè)具體的人臉區(qū)域作為正例定義屬性,屬性值代表了其它人臉的對(duì)應(yīng)區(qū)域與它的相似程度。提出的這兩種分類器加速了自然條件下人臉識(shí)別的性能,在LFW(Labeled Faces in the Wild)數(shù)據(jù)集上取得了較好的識(shí)別效果。

    4.3 場(chǎng)景識(shí)別

    場(chǎng)景識(shí)別的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠從人類的認(rèn)知角度來理解圖像的場(chǎng)景語義信息,有效辨別圖像場(chǎng)景類內(nèi)差異性和場(chǎng)景類間相似性。Vogel and Schiele[5]對(duì)本地圖像區(qū)域進(jìn)行語義屬性描述,如一幅圖像可以描述成水、巖石、植物等。圖像可以用這些區(qū)域語義屬性出現(xiàn)的概率來表示,并把它運(yùn)用到圖像的場(chǎng)景分類和檢索中。

    4.4 行為識(shí)別

    Liu J G et al.[6]用屬性來描述人類的各種動(dòng)作,首先人為設(shè)定動(dòng)作的一些屬性,作為潛在變量,同時(shí)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)屬性,用信息論的方法從訓(xùn)練集推導(dǎo)出這些屬性。建立了潛在SVM模型,潛在變量表示每一個(gè)行為類的每一個(gè)屬性的重要程度,這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)屬性擴(kuò)展了人為設(shè)定屬性的范圍,提高了動(dòng)作識(shí)別的精確性。

    5.結(jié)束語

    在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,在對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算要求較高的情況下,如大規(guī)模的圖像檢索和移動(dòng)平臺(tái)上的圖像檢索,基于視覺屬性的中層圖像表示往往比基于視覺底層特征的圖像表示更簡(jiǎn)潔高效。視覺屬性表達(dá)了人類可理解的語義特征,有助于將以往學(xué)習(xí)到的屬性知識(shí)遷移到新的對(duì)象或類別上,從而減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。同時(shí)視覺屬性有利于人機(jī)進(jìn)行交互。目前,視覺屬性已經(jīng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)領(lǐng)域,并且會(huì)在更多的領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

    [1]Farhadi A,Endres I,Hoiem D,et al.Describing objects by their attributes[C].Computer Vision and Pattern Recognition,IEEE Conference on 20091778 -1785.

    [2]Felix X.Yu, Liangliang Cao, Rogerio S.Feris, John R.Smith,Shih-Fu Chang.Designing Category-Level Attributes for Discriminative Visual Recognition[C].IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2013,771-778.

    [3]Wang Y,Mori G.A discriminative latent model of object classes and attributes[C].Computer Vision–ECCV 2010,Lecture Notes in Computer Science Volume 6315,2010,155-168.

    [4]Kumar N,Berg A C, Belhumeur P N et al.Attribute and simile classifiers for face verification[C].Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision.2009:365 -372.

    [5]Julia Vogel,Bernt Schiele.Semantic Modeling of Natural Scenes for Content-Based Image Retrieval[J].International Journal of Computer Vision,2007,72(2):133–157.

    [6]Jingen Liu,B.Kuipers,S.Savarese.Recognizing human actions by attributes[C].IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2011,3337-3344.

    [7]Lukas Bossard,Matthias Dantone et al.Apparel Classification with Style[C].Computer Vision–ACCV 2012,Lecture Notes in Computer Science Volume 7727, 2013, 321-335.

    [8]M.Hadi Kiapour, Kota Yamaguchi.Hipster Wars: Discovering Elements of Fashion Styles[C].Computer Vision–ECCV 2014,Lecture Notes in Computer Science Volume 8689,2014,472-488.

    猜你喜歡
    二值類別分類器
    混沌偽隨機(jī)二值序列的性能分析方法研究綜述
    支持CNN與LSTM的二值權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
    基于二值形態(tài)學(xué)算子的軌道圖像分割新算法
    BP-GA光照分類器在車道線識(shí)別中的應(yīng)用
    視頻圖像文字的二值化
    加權(quán)空-譜與最近鄰分類器相結(jié)合的高光譜圖像分類
    結(jié)合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機(jī)的TSK分類器
    服務(wù)類別
    論類別股東會(huì)
    商事法論集(2014年1期)2014-06-27 01:20:42
    基于LLE降維和BP_Adaboost分類器的GIS局部放電模式識(shí)別
    99热这里只有是精品50| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产精品嫩草影院av在线观看| 七月丁香在线播放| 中文亚洲av片在线观看爽| 青春草视频在线免费观看| 能在线免费观看的黄片| 一级二级三级毛片免费看| 国产亚洲5aaaaa淫片| 国产免费男女视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 欧美zozozo另类| 国产精品av视频在线免费观看| 女人久久www免费人成看片 | 亚洲av日韩在线播放| 亚洲丝袜综合中文字幕| 水蜜桃什么品种好| 99九九线精品视频在线观看视频| av国产免费在线观看| 欧美不卡视频在线免费观看| 亚洲不卡免费看| 大香蕉97超碰在线| 欧美性猛交黑人性爽| 日韩欧美精品v在线| h日本视频在线播放| 天堂网av新在线| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 久久综合国产亚洲精品| 哪个播放器可以免费观看大片| 女人久久www免费人成看片 | 国产不卡一卡二| 日本免费在线观看一区| 秋霞伦理黄片| 亚洲国产成人一精品久久久| 一区二区三区免费毛片| 久久久久久国产a免费观看| 深夜a级毛片| 亚洲中文字幕日韩| 麻豆一二三区av精品| 亚洲欧美精品综合久久99| 精品久久久久久久末码| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 一区二区三区乱码不卡18| 麻豆国产97在线/欧美| 身体一侧抽搐| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲欧美日韩高清专用| 超碰av人人做人人爽久久| 久久久久久伊人网av| 国产三级中文精品| 白带黄色成豆腐渣| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 免费看日本二区| 国产精品熟女久久久久浪| 免费看美女性在线毛片视频| www.色视频.com| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲最大成人中文| 黄色欧美视频在线观看| 久久草成人影院| 毛片女人毛片| 一级二级三级毛片免费看| 美女国产视频在线观看| av在线观看视频网站免费| 亚洲成色77777| 99久久精品一区二区三区| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲国产色片| 美女内射精品一级片tv| 一边亲一边摸免费视频| 精品国产三级普通话版| 久久热精品热| .国产精品久久| 在线播放无遮挡| 高清在线视频一区二区三区 | 亚洲不卡免费看| 免费在线观看成人毛片| 欧美最新免费一区二区三区| 国产亚洲一区二区精品| 国产亚洲精品久久久com| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲自偷自拍三级| 少妇人妻一区二区三区视频| 三级国产精品欧美在线观看| 99久久九九国产精品国产免费| 国产伦精品一区二区三区四那| 成人亚洲精品av一区二区| 免费黄色在线免费观看| 亚洲高清免费不卡视频| 嫩草影院精品99| 国产av不卡久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | av卡一久久| 免费看美女性在线毛片视频| 亚洲av福利一区| 精品久久久久久久久亚洲| 又粗又爽又猛毛片免费看| 黄色日韩在线| av在线亚洲专区| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产精品永久免费网站| 国产视频内射| 99在线视频只有这里精品首页| 国产成人a∨麻豆精品| 免费看美女性在线毛片视频| 99在线人妻在线中文字幕| 美女国产视频在线观看| www日本黄色视频网| 日韩av在线免费看完整版不卡| 欧美日韩综合久久久久久| 91狼人影院| 午夜视频国产福利| 亚洲天堂国产精品一区在线| 午夜福利成人在线免费观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 国产亚洲av嫩草精品影院| 丝袜美腿在线中文| 免费大片18禁| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产一区二区三区av在线| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产一级毛片七仙女欲春2| 欧美日韩综合久久久久久| 女人久久www免费人成看片 | 一边亲一边摸免费视频| 99久久中文字幕三级久久日本| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产精品伦人一区二区| 午夜激情福利司机影院| 国产精品一区www在线观看| 久久久色成人| 免费观看的影片在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日本av手机在线免费观看| 免费看美女性在线毛片视频| 国产精品精品国产色婷婷| 精品久久国产蜜桃| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲av福利一区| 高清av免费在线| 天堂√8在线中文| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲精品色激情综合| 七月丁香在线播放| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品一及| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产精品一及| 国产精品一及| 免费电影在线观看免费观看| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 美女黄网站色视频| 色吧在线观看| 亚洲精品色激情综合| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲av男天堂| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 村上凉子中文字幕在线| 午夜日本视频在线| 只有这里有精品99| 国产三级在线视频| 日本色播在线视频| 亚洲欧洲国产日韩| 国产精品av视频在线免费观看| 久久99热这里只有精品18| 国产成人91sexporn| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 在线免费观看的www视频| 亚州av有码| 国产精品一区二区三区四区久久| 国产成人精品婷婷| 九色成人免费人妻av| 男女国产视频网站| 偷拍熟女少妇极品色| 视频中文字幕在线观看| 岛国在线免费视频观看| 欧美zozozo另类| 丝袜美腿在线中文| 午夜老司机福利剧场| 国内精品宾馆在线| 国产真实乱freesex| 又爽又黄无遮挡网站| 色视频www国产| 久久久国产成人精品二区| 国产精品久久久久久久久免| 99久国产av精品| 亚洲av不卡在线观看| 日本三级黄在线观看| 国产综合懂色| 国产综合懂色| 国产淫语在线视频| 午夜免费男女啪啪视频观看| 久久亚洲国产成人精品v| 伦精品一区二区三区| 看免费成人av毛片| 免费无遮挡裸体视频| 人体艺术视频欧美日本| 精品一区二区三区人妻视频| 日韩欧美 国产精品| 日韩一本色道免费dvd| 波多野结衣高清无吗| 黄片无遮挡物在线观看| 日本与韩国留学比较| 午夜a级毛片| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 久久亚洲精品不卡| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 99热全是精品| 特大巨黑吊av在线直播| 精品人妻一区二区三区麻豆| 夜夜爽夜夜爽视频| 免费av观看视频| www.av在线官网国产| 看十八女毛片水多多多| 免费观看在线日韩| 日韩人妻高清精品专区| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲精品乱久久久久久| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 亚洲av男天堂| 最近视频中文字幕2019在线8| 国产亚洲5aaaaa淫片| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 中文字幕免费在线视频6| 久热久热在线精品观看| 久久久a久久爽久久v久久| 18禁动态无遮挡网站| 男人狂女人下面高潮的视频| 国产v大片淫在线免费观看| 级片在线观看| 看片在线看免费视频| 免费一级毛片在线播放高清视频| 成人综合一区亚洲| a级一级毛片免费在线观看| 青春草视频在线免费观看| 亚洲,欧美,日韩| 99视频精品全部免费 在线| 一区二区三区高清视频在线| www日本黄色视频网| 午夜a级毛片| 色哟哟·www| 狠狠狠狠99中文字幕| 午夜福利视频1000在线观看| 久久久久九九精品影院| 1024手机看黄色片| 极品教师在线视频| 老女人水多毛片| 99久久精品一区二区三区| 免费av观看视频| 岛国毛片在线播放| 中文字幕av成人在线电影| 色噜噜av男人的天堂激情| 色综合亚洲欧美另类图片| 亚洲精品色激情综合| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产免费视频播放在线视频 | 久久99热这里只频精品6学生 | 国产精品一二三区在线看| 成人鲁丝片一二三区免费| 午夜精品国产一区二区电影 | 伊人久久精品亚洲午夜| 国产精品.久久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| av播播在线观看一区| 床上黄色一级片| 日本av手机在线免费观看| 天天躁日日操中文字幕| 久久精品夜色国产| av线在线观看网站| 国产探花在线观看一区二区| 国产伦一二天堂av在线观看| 免费av不卡在线播放| 又粗又爽又猛毛片免费看| 精品久久久久久电影网 | 亚洲人成网站在线播| 亚洲丝袜综合中文字幕| 亚洲经典国产精华液单| 国产一级毛片七仙女欲春2| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 18+在线观看网站| 小说图片视频综合网站| 日韩精品青青久久久久久| 日本wwww免费看| 色哟哟·www| 欧美激情在线99| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 看黄色毛片网站| 亚洲最大成人中文| 午夜福利高清视频| 我的女老师完整版在线观看| av在线播放精品| 午夜精品在线福利| 国产精品伦人一区二区| 国产伦精品一区二区三区四那| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 欧美又色又爽又黄视频| 草草在线视频免费看| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲精品国产成人久久av| 亚洲av熟女| 国产乱来视频区| 黄色欧美视频在线观看| 日韩国内少妇激情av| 日韩一本色道免费dvd| 七月丁香在线播放| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 久久久久网色| 午夜精品国产一区二区电影 | 亚洲av二区三区四区| 一区二区三区高清视频在线| 精华霜和精华液先用哪个| 久久精品综合一区二区三区| 午夜福利视频1000在线观看| 特大巨黑吊av在线直播| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 欧美不卡视频在线免费观看| 村上凉子中文字幕在线| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 高清毛片免费看| 中国美白少妇内射xxxbb| 日本-黄色视频高清免费观看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 色哟哟·www| 国产亚洲av嫩草精品影院| 欧美另类亚洲清纯唯美| 久久这里有精品视频免费| 九九在线视频观看精品| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 国产综合懂色| 亚洲色图av天堂| 哪个播放器可以免费观看大片| 99九九线精品视频在线观看视频| 麻豆成人午夜福利视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 欧美不卡视频在线免费观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 欧美精品国产亚洲| 毛片一级片免费看久久久久| 亚洲久久久久久中文字幕| 欧美激情国产日韩精品一区| av在线观看视频网站免费| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 日韩欧美国产在线观看| av福利片在线观看| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产高清国产精品国产三级 | 一个人免费在线观看电影| 午夜激情福利司机影院| 久久久精品大字幕| .国产精品久久| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 成人av在线播放网站| 亚洲国产精品国产精品| 老司机影院毛片| 亚洲伊人久久精品综合 | 国产老妇伦熟女老妇高清| 真实男女啪啪啪动态图| 国产av码专区亚洲av| 亚洲怡红院男人天堂| 一夜夜www| 晚上一个人看的免费电影| 国产精品乱码一区二三区的特点| 久久久午夜欧美精品| 国产男人的电影天堂91| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 少妇丰满av| 91久久精品国产一区二区成人| 免费看日本二区| 国产精品不卡视频一区二区| 纵有疾风起免费观看全集完整版 | 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲成人精品中文字幕电影| 免费大片18禁| 成年免费大片在线观看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 又粗又爽又猛毛片免费看| 男女国产视频网站| 国产真实乱freesex| 中文字幕久久专区| 亚洲av中文av极速乱| 久久久久久久午夜电影| 亚洲四区av| 观看免费一级毛片| 亚洲av日韩在线播放| 国产成年人精品一区二区| 一级毛片我不卡| 欧美97在线视频| 纵有疾风起免费观看全集完整版 | 天天一区二区日本电影三级| 成人三级黄色视频| 国产精品女同一区二区软件| 国产乱来视频区| 内射极品少妇av片p| 婷婷色综合大香蕉| 嫩草影院新地址| av线在线观看网站| 亚洲国产高清在线一区二区三| 七月丁香在线播放| 春色校园在线视频观看| 中文字幕久久专区| 日韩人妻高清精品专区| 亚洲国产欧美人成| 色视频www国产| www.av在线官网国产| 五月伊人婷婷丁香| 欧美激情在线99| 亚洲人成网站高清观看| 国产精品一区二区性色av| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 精品无人区乱码1区二区| 国产免费男女视频| 欧美日韩在线观看h| 欧美zozozo另类| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产精品,欧美在线| 午夜爱爱视频在线播放| 在线播放无遮挡| 久久99精品国语久久久| 我要搜黄色片| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产精品久久久久久久电影| 亚洲自偷自拍三级| 日本黄色片子视频| 国产精品国产高清国产av| 午夜a级毛片| 亚洲欧美日韩高清专用| 久久久久久久久中文| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 永久免费av网站大全| 国产av不卡久久| 国产69精品久久久久777片| 97在线视频观看| 亚洲精品456在线播放app| 少妇熟女aⅴ在线视频| 草草在线视频免费看| 欧美色视频一区免费| 波多野结衣巨乳人妻| 日本与韩国留学比较| 亚洲五月天丁香| 欧美97在线视频| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 日韩av在线大香蕉| 久久久精品大字幕| 91aial.com中文字幕在线观看| 日日摸夜夜添夜夜爱| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产麻豆成人av免费视频| 久久久久久久亚洲中文字幕| 中文天堂在线官网| 欧美zozozo另类| 亚洲在线观看片| 日韩av不卡免费在线播放| 伦理电影大哥的女人| www.色视频.com| 禁无遮挡网站| 久久久欧美国产精品| 久久久久精品久久久久真实原创| 亚洲欧美清纯卡通| 久久这里有精品视频免费| 欧美bdsm另类| 亚洲最大成人手机在线| 秋霞伦理黄片| 精品久久久久久电影网 | 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产精品一及| 最近的中文字幕免费完整| 国产亚洲精品av在线| 美女国产视频在线观看| 51国产日韩欧美| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 七月丁香在线播放| 国产乱来视频区| 国产精品.久久久| 欧美一区二区国产精品久久精品| 亚洲久久久久久中文字幕| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲av一区综合| 日韩一区二区视频免费看| 国产真实伦视频高清在线观看| 丰满少妇做爰视频| 欧美日韩国产亚洲二区| 精品久久久久久电影网 | 一级黄色大片毛片| 成人特级av手机在线观看| 亚洲av不卡在线观看| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 成人三级黄色视频| 午夜精品在线福利| 久久久久免费精品人妻一区二区| 丰满人妻一区二区三区视频av| 桃色一区二区三区在线观看| av福利片在线观看| 国产视频首页在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 91aial.com中文字幕在线观看| 男人和女人高潮做爰伦理| 国内精品一区二区在线观看| 国产高清视频在线观看网站| 午夜福利成人在线免费观看| 久久精品人妻少妇| 91久久精品国产一区二区成人| 国产午夜精品一二区理论片| 七月丁香在线播放| 99热全是精品| 全区人妻精品视频| 最近中文字幕高清免费大全6| av在线老鸭窝| 婷婷色综合大香蕉| 国产中年淑女户外野战色| 国产精品国产高清国产av| 九九热线精品视视频播放| 老女人水多毛片| 久久99蜜桃精品久久| 简卡轻食公司| 国产老妇女一区| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 免费观看精品视频网站| 成人国产麻豆网| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 免费观看人在逋| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 色网站视频免费| 搡老妇女老女人老熟妇| 麻豆一二三区av精品| 97超视频在线观看视频| 欧美成人午夜免费资源| 国产精品福利在线免费观看| 国产淫片久久久久久久久| 国产黄片美女视频| 亚洲av熟女| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 欧美成人午夜免费资源| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久久久网色| 欧美日韩综合久久久久久| 视频中文字幕在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 国产男人的电影天堂91| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲精品成人久久久久久| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 一夜夜www| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产在线一区二区三区精 | 美女黄网站色视频| 国产精品久久电影中文字幕| 成人三级黄色视频| 久99久视频精品免费| 国产免费一级a男人的天堂| 国产成人a∨麻豆精品| 国产精品乱码一区二三区的特点| 男女国产视频网站| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 人妻夜夜爽99麻豆av| 美女cb高潮喷水在线观看| 色综合色国产| 亚洲av一区综合| 国产午夜精品论理片| 有码 亚洲区| 国产欧美日韩精品一区二区| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 男女边吃奶边做爰视频| 一级爰片在线观看| 亚洲av.av天堂| 国产在视频线在精品| 一个人看视频在线观看www免费| 国产亚洲最大av| 日韩视频在线欧美| 97超视频在线观看视频| 国产日韩欧美在线精品| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 成人欧美大片| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久人妻av系列| 亚洲国产欧美在线一区| 国产av一区在线观看免费| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 亚洲av成人av| 一级爰片在线观看| 国产私拍福利视频在线观看| 亚洲图色成人| 七月丁香在线播放| av线在线观看网站| 国产精品一及| 高清在线视频一区二区三区 | 国产亚洲最大av| 在线播放无遮挡| a级毛片免费高清观看在线播放| 18+在线观看网站| 久久久久久大精品| 波多野结衣巨乳人妻| av在线天堂中文字幕| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| av在线老鸭窝| 有码 亚洲区| 美女被艹到高潮喷水动态|