• <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
    国产高清不卡午夜福利| 激情五月婷婷亚洲| 嫩草影院入口| 少妇熟女欧美另类| 高清在线视频一区二区三区| 亚洲无线观看免费| 永久免费av网站大全| 久久久久精品久久久久真实原创| 人人澡人人妻人| 高清欧美精品videossex| 久久精品久久久久久久性| 日本91视频免费播放| 国产av一区二区精品久久| .国产精品久久| 欧美精品一区二区大全| 爱豆传媒免费全集在线观看| 少妇的逼好多水| 我的女老师完整版在线观看| 成人国产麻豆网| 日本免费在线观看一区| 伦理电影大哥的女人| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲欧美成人精品一区二区| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 亚洲精品视频女| 精品久久久久久电影网| 国产综合精华液| 男人爽女人下面视频在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 久久久久精品久久久久真实原创| 国产精品一二三区在线看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 精品人妻熟女av久视频| 久久精品国产亚洲网站| 韩国高清视频一区二区三区| 高清毛片免费看| 久久久a久久爽久久v久久| 青春草视频在线免费观看| av黄色大香蕉| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 一个人看视频在线观看www免费| 伦理电影大哥的女人| 制服丝袜香蕉在线| 亚洲精品aⅴ在线观看| 街头女战士在线观看网站| 亚洲精品,欧美精品| av在线观看视频网站免费| 精品久久久久久久久亚洲| 日日撸夜夜添| 欧美另类一区| 免费av中文字幕在线| 久久久久人妻精品一区果冻| 久久午夜综合久久蜜桃| 激情五月婷婷亚洲| 日韩强制内射视频| av一本久久久久| 亚洲内射少妇av| 日韩av免费高清视频| 丰满乱子伦码专区| 18禁在线播放成人免费| 黄色视频在线播放观看不卡| 久久这里有精品视频免费| 免费观看av网站的网址| 日日撸夜夜添| 能在线免费看毛片的网站| 国产精品蜜桃在线观看| www.av在线官网国产| 亚洲真实伦在线观看| 国产男女内射视频| 熟女人妻精品中文字幕| 伊人久久国产一区二区| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| videossex国产| 久久精品国产亚洲av天美| 不卡视频在线观看欧美| 国产极品天堂在线| 各种免费的搞黄视频| 中国国产av一级| 人妻人人澡人人爽人人| 99九九在线精品视频 | 男人和女人高潮做爰伦理| 最近手机中文字幕大全| 成年人午夜在线观看视频| 51国产日韩欧美| 国产69精品久久久久777片| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 天天操日日干夜夜撸| 少妇人妻久久综合中文| 午夜91福利影院| 丝袜在线中文字幕| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 一级,二级,三级黄色视频| 2018国产大陆天天弄谢| 精品人妻熟女av久视频| 色5月婷婷丁香| 久久久午夜欧美精品| 国国产精品蜜臀av免费| 在线观看www视频免费| 免费看不卡的av| 久久久久久久久久久久大奶| 国产精品一区二区在线不卡| 超碰97精品在线观看| 尾随美女入室| 免费观看a级毛片全部| 青青草视频在线视频观看| 麻豆乱淫一区二区| 不卡视频在线观看欧美| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲,一卡二卡三卡| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产成人精品一,二区| 麻豆成人av视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 夜夜爽夜夜爽视频| 熟妇人妻不卡中文字幕| 啦啦啦啦在线视频资源| 热re99久久精品国产66热6| 国产色婷婷99| 黑丝袜美女国产一区| 午夜视频国产福利| 韩国av在线不卡| 亚洲成人一二三区av| 亚洲va在线va天堂va国产| 久久影院123| 免费高清在线观看视频在线观看| 美女大奶头黄色视频| 男女啪啪激烈高潮av片| 美女大奶头黄色视频| 久久久亚洲精品成人影院| 一级,二级,三级黄色视频| 国产真实伦视频高清在线观看| 99热国产这里只有精品6| 日日撸夜夜添| 777米奇影视久久| 成人特级av手机在线观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 午夜91福利影院| 丰满饥渴人妻一区二区三| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 成人国产麻豆网| 一区二区三区免费毛片| 日日啪夜夜爽| 亚洲精品aⅴ在线观看| 午夜激情久久久久久久| 一区二区三区免费毛片| 在线观看免费视频网站a站| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 精品久久久久久电影网| 曰老女人黄片| 成人午夜精彩视频在线观看| 亚洲美女黄色视频免费看| 欧美少妇被猛烈插入视频| 一区二区三区免费毛片| 亚洲精品日韩av片在线观看| 成人免费观看视频高清| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲av欧美aⅴ国产| 久久久久久久久久久久大奶| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 69精品国产乱码久久久| 亚洲国产精品专区欧美| 午夜久久久在线观看| 日本爱情动作片www.在线观看| 午夜福利视频精品| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲精品国产av成人精品| 麻豆乱淫一区二区| 国产在线一区二区三区精| 日韩视频在线欧美| 国产毛片在线视频| 高清黄色对白视频在线免费看 | 97在线人人人人妻| av网站免费在线观看视频| 久久ye,这里只有精品| 日韩一区二区三区影片| 老司机影院毛片| 精品午夜福利在线看| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 不卡视频在线观看欧美| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 国产淫片久久久久久久久| 男女无遮挡免费网站观看| 久久免费观看电影| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 成人无遮挡网站| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 新久久久久国产一级毛片| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲性久久影院| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 亚洲美女黄色视频免费看| 桃花免费在线播放| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 国产黄色视频一区二区在线观看| 自线自在国产av| 国产伦在线观看视频一区| 大话2 男鬼变身卡| 爱豆传媒免费全集在线观看| 91在线精品国自产拍蜜月| 久久精品国产a三级三级三级| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产成人精品婷婷| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 少妇人妻久久综合中文| 亚洲精品日本国产第一区| 另类亚洲欧美激情| 亚洲综合色惰| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲经典国产精华液单| 国国产精品蜜臀av免费| 99久久人妻综合| 日韩欧美 国产精品| 搡老乐熟女国产| 婷婷色av中文字幕| 我的老师免费观看完整版| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 在线精品无人区一区二区三| 亚洲精品乱久久久久久| 韩国高清视频一区二区三区| av福利片在线观看| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产乱人偷精品视频| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 91久久精品国产一区二区成人| 观看免费一级毛片| 国产熟女午夜一区二区三区 | 十八禁高潮呻吟视频 | 妹子高潮喷水视频| 国产精品一区二区性色av| 久久久久人妻精品一区果冻| 欧美精品高潮呻吟av久久| 婷婷色麻豆天堂久久| 91精品伊人久久大香线蕉| 欧美一级a爱片免费观看看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 热re99久久国产66热| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 一二三四中文在线观看免费高清| a级一级毛片免费在线观看| av福利片在线| 少妇 在线观看| 免费大片黄手机在线观看| 亚洲综合色惰| 91精品国产九色| 欧美xxⅹ黑人| 国产精品久久久久久av不卡| 国产伦在线观看视频一区| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 免费黄色在线免费观看| 性高湖久久久久久久久免费观看| 在线观看国产h片| 高清毛片免费看| 久久久久久久久久久久大奶| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 18+在线观看网站| 少妇被粗大猛烈的视频| 人妻少妇偷人精品九色| 夫妻性生交免费视频一级片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 日本91视频免费播放| 亚洲真实伦在线观看| 精品国产国语对白av| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 一级二级三级毛片免费看| 丰满少妇做爰视频| 丁香六月天网| 国产黄片美女视频| 亚洲精品日韩av片在线观看| 国产av码专区亚洲av| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 精品国产一区二区久久| 2018国产大陆天天弄谢| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 熟妇人妻不卡中文字幕| 亚洲成色77777| 又大又黄又爽视频免费| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲精品国产av蜜桃| h日本视频在线播放| 曰老女人黄片| 三级国产精品片| 日韩在线高清观看一区二区三区| 2022亚洲国产成人精品| 亚洲情色 制服丝袜| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 女人久久www免费人成看片| 亚州av有码| 国产精品久久久久久精品电影小说| 成年女人在线观看亚洲视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产毛片在线视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久久国产一区二区| 免费黄色在线免费观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 国产免费一区二区三区四区乱码| 免费黄频网站在线观看国产| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 亚洲欧美精品自产自拍| 午夜激情久久久久久久| 熟女人妻精品中文字幕| 国产伦在线观看视频一区| 一区二区av电影网| 五月天丁香电影| av专区在线播放| 亚洲av国产av综合av卡| 激情五月婷婷亚洲| 丰满饥渴人妻一区二区三| 岛国毛片在线播放| 丰满人妻一区二区三区视频av| 大香蕉97超碰在线| 成人美女网站在线观看视频| 三级国产精品欧美在线观看| 国产亚洲91精品色在线| 一本一本综合久久| 久久这里有精品视频免费| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 99九九线精品视频在线观看视频| 欧美 日韩 精品 国产| 女人久久www免费人成看片| 色婷婷av一区二区三区视频| 人妻人人澡人人爽人人| 国产淫语在线视频| av网站免费在线观看视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 丝袜在线中文字幕| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 久久久久久久久大av| 亚洲欧美清纯卡通| 91精品一卡2卡3卡4卡| 大码成人一级视频| 久久精品久久久久久久性| 欧美+日韩+精品| 日本午夜av视频| 国内精品宾馆在线| 女人久久www免费人成看片| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲精品一二三| 久久久国产一区二区| 精品人妻一区二区三区麻豆| 最新中文字幕久久久久| 国产精品蜜桃在线观看| 街头女战士在线观看网站| 欧美精品亚洲一区二区| 日本免费在线观看一区| 亚洲高清免费不卡视频| 黄色一级大片看看| 日本av手机在线免费观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 精品人妻一区二区三区麻豆| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 91精品国产九色| 国产精品福利在线免费观看| a级毛色黄片| 亚洲av欧美aⅴ国产| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产在线一区二区三区精| 亚洲精品,欧美精品| 日日摸夜夜添夜夜爱| 午夜视频国产福利| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲高清免费不卡视频| av视频免费观看在线观看| 国产黄色免费在线视频| 激情五月婷婷亚洲| 免费看av在线观看网站| 欧美变态另类bdsm刘玥| 我的老师免费观看完整版| 99久久精品热视频| 春色校园在线视频观看| 青春草视频在线免费观看| 伊人亚洲综合成人网| 精品久久久久久电影网| 热re99久久国产66热| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲精品亚洲一区二区| 天美传媒精品一区二区| 极品少妇高潮喷水抽搐| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 在线观看国产h片| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 精品国产露脸久久av麻豆| 九色成人免费人妻av| 99热这里只有是精品在线观看| 国产精品99久久久久久久久| 成人国产麻豆网| 国模一区二区三区四区视频| 一个人免费看片子| 最近手机中文字幕大全| 丝袜喷水一区| av天堂中文字幕网| 91精品一卡2卡3卡4卡| 一区在线观看完整版| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 男女无遮挡免费网站观看| 中文欧美无线码| 一区二区三区免费毛片| 日韩在线高清观看一区二区三区| 精品国产乱码久久久久久小说| 国产亚洲精品久久久com| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 国产av国产精品国产| 男人添女人高潮全过程视频| 久久99蜜桃精品久久| 精品久久久精品久久久| 赤兔流量卡办理| 精品久久久久久电影网| 在线观看www视频免费| 久久久久久久久久人人人人人人| 欧美少妇被猛烈插入视频| 亚洲第一av免费看| 日韩伦理黄色片| 97精品久久久久久久久久精品| 精品国产露脸久久av麻豆| 久久6这里有精品| 国产又色又爽无遮挡免| 日韩中文字幕视频在线看片| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 国产欧美亚洲国产| 18禁在线播放成人免费| 99久久精品一区二区三区| 少妇人妻久久综合中文| 丰满饥渴人妻一区二区三| 免费观看在线日韩| 亚洲高清免费不卡视频| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 中国三级夫妇交换| 丝袜在线中文字幕| 天天操日日干夜夜撸| 国产免费一区二区三区四区乱码| 中国美白少妇内射xxxbb| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 色视频www国产| 人妻夜夜爽99麻豆av| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产毛片在线视频| 国产精品免费大片| 久久久国产欧美日韩av| av福利片在线| 日韩一区二区三区影片| 一级二级三级毛片免费看| 一级毛片aaaaaa免费看小| 激情五月婷婷亚洲| 国产成人一区二区在线| 国产黄片视频在线免费观看| 波野结衣二区三区在线| 99久久精品国产国产毛片| 永久免费av网站大全| 熟女人妻精品中文字幕| 2022亚洲国产成人精品| 秋霞在线观看毛片| 久久ye,这里只有精品| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 熟妇人妻不卡中文字幕| 亚洲av日韩在线播放| 国产亚洲欧美精品永久| 国产成人精品婷婷| 亚洲精品国产av蜜桃| 欧美三级亚洲精品| av天堂久久9| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲精品自拍成人| 97在线视频观看| 成人二区视频| 欧美+日韩+精品| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久6这里有精品| 免费少妇av软件| 久久免费观看电影| 好男人视频免费观看在线| 欧美精品高潮呻吟av久久| 欧美精品一区二区大全| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 欧美日本中文国产一区发布| 久久久精品94久久精品| 一个人看视频在线观看www免费| 成人影院久久| 国产深夜福利视频在线观看| 色吧在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 国产男女内射视频| 美女中出高潮动态图| 亚洲国产精品一区三区| 免费看不卡的av| 国精品久久久久久国模美| 欧美人与善性xxx| 一级片'在线观看视频| 精品视频人人做人人爽| 一级a做视频免费观看| 午夜福利,免费看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 岛国毛片在线播放| 在线观看免费高清a一片| 国产免费福利视频在线观看| 黄色怎么调成土黄色| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 高清欧美精品videossex| 欧美三级亚洲精品| 青春草国产在线视频| 男的添女的下面高潮视频| 丰满饥渴人妻一区二区三| 日韩精品有码人妻一区| 十八禁高潮呻吟视频 | 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产精品无大码| 亚洲精品成人av观看孕妇| 日韩伦理黄色片| 免费黄网站久久成人精品| 国产亚洲91精品色在线| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 一级毛片电影观看| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产精品久久久久成人av| 久久国产精品大桥未久av | 一级,二级,三级黄色视频| 在线 av 中文字幕| 国产 一区精品| 亚洲欧美一区二区三区国产| 成人毛片60女人毛片免费| 熟女人妻精品中文字幕| 国产精品一区二区性色av| 三级国产精品片| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 777米奇影视久久| 亚洲性久久影院| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 日本免费在线观看一区| 国产精品久久久久成人av| 久久99精品国语久久久| 水蜜桃什么品种好| 又大又黄又爽视频免费| 国产伦精品一区二区三区四那| 大片电影免费在线观看免费| 伊人久久精品亚洲午夜| 91精品伊人久久大香线蕉| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 国产精品99久久99久久久不卡 | 欧美日韩视频精品一区| 另类精品久久| 日韩三级伦理在线观看| 97在线人人人人妻| 欧美少妇被猛烈插入视频| 久久久国产精品麻豆| 美女内射精品一级片tv| freevideosex欧美| 亚洲国产精品国产精品| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 交换朋友夫妻互换小说| 晚上一个人看的免费电影| www.色视频.com| 乱码一卡2卡4卡精品| 一级二级三级毛片免费看| 国产在线视频一区二区| 精品一区二区三区视频在线| 男人舔奶头视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 九色成人免费人妻av| 中文资源天堂在线| 免费观看的影片在线观看| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 如何舔出高潮| 色哟哟·www| 黄色日韩在线| 热99国产精品久久久久久7| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产日韩欧美视频二区| 草草在线视频免费看| 国产色婷婷99| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 制服丝袜香蕉在线| 久久久久国产精品人妻一区二区| 亚洲伊人久久精品综合| 久热这里只有精品99| 午夜免费鲁丝| 边亲边吃奶的免费视频| 青春草国产在线视频| 各种免费的搞黄视频| 日本黄色日本黄色录像| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲第一av免费看| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国产色婷婷99| 国产亚洲91精品色在线| 久久久欧美国产精品| 亚洲内射少妇av| 午夜视频国产福利| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 久久99蜜桃精品久久| 超碰97精品在线观看| 欧美精品一区二区大全| 少妇人妻精品综合一区二区| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 午夜老司机福利剧场| 黄色一级大片看看| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲欧美日韩东京热| 热re99久久国产66热| 九草在线视频观看| 最近手机中文字幕大全| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 中文精品一卡2卡3卡4更新| 九九爱精品视频在线观看| 午夜福利网站1000一区二区三区| 亚洲欧美清纯卡通|