• <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 ?

    語義核SVM結(jié)合改進EMD跨越語義鴻溝

    2019-08-27 04:23:09徐炎曹春萍
    關(guān)鍵詞:鴻溝語義準(zhǔn)確率

    徐炎 曹春萍

    關(guān)鍵詞:

    語義鴻溝;語義核;

    支持向量機;改進EMD

    摘要:針對跨越語義鴻溝方法中未考慮文本間語義相關(guān)性和樣本數(shù)量增加時計算量過大的問題,提出了一種語義核SVM結(jié)合改進EMD跨越語義鴻溝方法.該方法首先考慮到文本特征間的語義關(guān)系,提取與圖像共生的文本關(guān)鍵詞,結(jié)合HowNet通用本體庫和內(nèi)部統(tǒng)計特征構(gòu)造語義核函數(shù),然后將語義核函數(shù)嵌入SVM進行關(guān)鍵詞分類,得到最佳候選關(guān)鍵詞,從而解決文本間語義相關(guān)性問題;再通過最佳減小矩陣對EMD算法進行改進,從而減小計算量.對比實驗結(jié)果表明,該方法充分利用了與圖像共生的文本特征間的語義關(guān)系,標(biāo)注準(zhǔn)確率明顯高于其他3種方法,且標(biāo)注時間縮短為其他方法的1/5左右.

    Abstract:Aiming at the problem that the semantics relation among texts is not considered and the amount of computation is too large while samples increases in crossing semantic gap methods,a method of crossing semantic gap was proposed based on semantic kernel SVM combined with improved EMD. Firstly, to solve the semantic relation problem among texts, the method constructed the semantic kernel function based on taking semantic relations of text features into consideration, extracting text features coexisting with images and combining HowNet common ontology repository.Then the semantic kernel function was embedded into the SVM to classify keywords for obtaining best candidate words. Secondly, the algorithm improved EMD with best decreasing matrix to cut down the amount of computation. The experiment result showed that the method proposed takes full consideration of semantic relation in the texts related,the annotation accuracy rate was obviously higher than the other 3 methods and the annotation time was cut down to 1/5 of before.

    0 引言

    跨媒體語義研究針對的是混合在一起的語義內(nèi)容相同但模態(tài)不同的信息對象[1].共生的文本和圖像作為常見的跨媒體語義研究對象一直是業(yè)界研究的熱點,相關(guān)研究主要集中在圖像語義標(biāo)注、語義圖像檢索SIR(semantic image retrieval)等方面[2-4].無論是圖像語義標(biāo)注還是圖像檢索,其關(guān)鍵步驟都是描述圖像內(nèi)容及其語義,其中語義鴻溝作為主要的難點一直制約著標(biāo)注和檢索的準(zhǔn)確率.A.W.M.Smeulders等[5]將語義鴻溝定義為:在給定的情形下,用戶從視覺數(shù)據(jù)中獲取的信息與其對視覺數(shù)據(jù)的理解間存在的不一致.為了消除視覺數(shù)據(jù)的多義性,以便獲得準(zhǔn)確的語義表達,研究人員利用跨媒體特征,從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中尋找語義相關(guān)信息,從而對視覺特征的語義進行限定.Y.Cao等[6]提出,深度視覺語義哈希模型(DVSH)通過端到端的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)生成圖像和語句的哈希碼可用以跨越語義鴻溝.該方法雖然考慮到圖像與文本間的語義特征,但忽略了文本內(nèi)在的語義關(guān)聯(lián),且深度學(xué)習(xí)架構(gòu)對計算力要求較高.B.Wang等[7]提出的對抗跨模檢索方法 ACMR,采用基于對抗性學(xué)習(xí)的方法獲得可以將圖像與文本直接進行比較的共享子空間,用以跨越語義鴻溝.該方法的缺點在于:采用三重限制獲取共享子空間中的統(tǒng)一表征,而當(dāng)樣本數(shù)據(jù)量增大時計算量增長過快.V.S.Tseng等[8]提出的FMD模型,通過結(jié)合Web頁面中與帶標(biāo)注信息的圖像內(nèi)容相關(guān)的文字描述部分,實現(xiàn)用戶特定需求的語義理解.FMD模型分為三步:首先構(gòu)建基于圖像分割的視覺特征模型,識別圖像中的對象并進行特征提取,通過比較不同圖像間對象的相似度,得到已標(biāo)注的詞與對象的關(guān)系;然后構(gòu)建基于決策樹的文字模型,利用C4.5算法對由相關(guān)文本中提取的關(guān)鍵詞進行分類,得到最合適的候選詞;最后融合兩種模型,根據(jù)最短視覺距離將最合適的候選詞標(biāo)注圖像,從而跨越語義鴻溝.在提取關(guān)鍵字并利用決策樹分類的過程中,F(xiàn)MD模型僅采用去停用詞和詞干化處理相關(guān)文本得到待分類關(guān)鍵詞,忽略了文本特征間的語義關(guān)系.此外,由于 C4.5 決策樹算法存在因訓(xùn)練集規(guī)模小而結(jié)果不可靠的缺點,導(dǎo)致最終候選詞不可靠[9].同時,通過計算不同圖像中對象的相似度得到最短視覺距離的方法會因訓(xùn)練樣本數(shù)量不足而導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高.

    支持向量機SVM(support vector machine)在解決小樣本、非線性和高維度模式識別問題方面具有良好的性能,基于語義核函數(shù)的SVM可以結(jié)合文本特征間的語義關(guān)系對文本進行分類[10].EMD(earth movers distance)算法是計算跨模態(tài)數(shù)據(jù)相似度的常用方法之一,其定義為:將一個分布變換為另一個分布所需的最小工作量,作為距離函數(shù)有一個非常好的特點是存在下界.基于此,本文擬對EMD進行改進以減小計算量,并將語義核SVM結(jié)合改進EMD,以解決未考慮文本特征間語義關(guān)系的問題,進而提高標(biāo)注的準(zhǔn)確率,在樣本數(shù)據(jù)量增大時減小所需計算量.

    1 EMD算法及其改進

    1.1 EMD基本原理

    EMD是使用最廣泛的衡量兩種模態(tài)對象相似度的方法之一,當(dāng)樣本量較小時,其計算次數(shù)少的優(yōu)勢尤為明顯.設(shè)P={p1,p2,…,pn}和Q={q1,q2,…,qn}為n維直方圖,其中pi和qi是直方柱(也稱權(quán)重或概率).矩陣D=[d]稱為地面距離矩陣,其中dij是pi與qi之間的地面距離.地面距離可以由任意度量距離定義,例如歐氏距離和曼哈頓距離.當(dāng)直方柱由pij轉(zhuǎn)換為qij時,直方柱中發(fā)生變化的部分為fij,矩陣F=[fij]稱為流矩陣.這一轉(zhuǎn)換過程定義為fij與dij的乘積.P和Q之間的EMD定義為分布P轉(zhuǎn)換為分布Q所需的最小工作量,即P和Q之間的EMD投影下界為一組正交向量的EMD之和除以向量數(shù)的平方根,單一投影的計算時間復(fù)雜度為O(n).當(dāng)所需計算對象數(shù)量增加時,EMD算法計算更耗時[13].為了解決這一問題,結(jié)合EMD算法計算低維直方圖比高維直方圖快速這一特點,利用n×n′(n′? ? ?改進的EMD算法的計算方法為:投射矩陣G(0)的初始值為隨機生成的正交矩陣,在第k次迭代訓(xùn)練中,先通過固定矩陣G得到變換矩陣E。

    然后,給定變換矩陣E再計算得到投射矩陣G.VS為變換前向量空間,VT為變換后的向量空間,ws和wt分別為變換前后的特征向量.由于正交的限制,計算有一定難度.但是如果選擇平方歐幾里得距離作為地面距離函數(shù)d,則目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為奇異值分解問題:

    2 基于語義核函數(shù)的SVM

    語義核函數(shù)可通過將線性不可分問題中的數(shù)據(jù)點映射到高維空間,把問題轉(zhuǎn)化為線性可分問題,然后通過計算高維空間中數(shù)據(jù)點間的距離來實現(xiàn)分類.此方法的優(yōu)勢在于通過在原始空間中的計算即可得到高維空間中數(shù)據(jù)點間距離,且文本數(shù)據(jù)的稀疏性使得計算距離非常有效.語義核函數(shù)的概念由G.Siolas[11]首次提出,實際上是利用文檔維度正交地調(diào)整原始空間中的數(shù)據(jù)向量.對于任意向量x,z∈X,當(dāng)核函數(shù)K(x,z)=Φ(x)·Φ(z)時K有效,其中X是輸入向量空間,Φ是向量空間X到特征空間F的映射.對于任意文檔向量x,z∈X,語義核函數(shù)K(x,z)=xTMz,其中M為對稱矩陣,稱為度量矩陣,每個矩陣代表輸入空間的X維之間的語義相似度[12].語義核函數(shù)依賴于度量矩陣M的構(gòu)造.按知識來源,語義核函數(shù)可分為基于外部知識源和內(nèi)部統(tǒng)計特征的語義核函數(shù)兩部分.此處的外部知識源為本體,內(nèi)部統(tǒng)計特征為語義相似度.因此,

    其中,φti,tj對應(yīng)特征矩陣中的元素; k用來控制與ti相關(guān)聯(lián)的詞數(shù);RelHowNet為ti和tj在本體庫HowNet中的語義相似度;Simsyn為ti與tj的同義詞間的相似度;k1,k2為平滑系數(shù),且 k1+k2=1.當(dāng)訓(xùn)練文本充足時,基于統(tǒng)計特征的語義核函數(shù)性會更好.反之,當(dāng)訓(xùn)練文本數(shù)量不足或者無法依據(jù)統(tǒng)計特征得到語義關(guān)系時,基于本體的語義核函數(shù)性會更好.因此,結(jié)合這一特性可得

    3 語義核SVM結(jié)合改進的EMD跨越語義鴻溝方法? 為解決最短視覺距離因訓(xùn)練樣本數(shù)量不足而導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高的問題,采用改進EMD計算關(guān)鍵詞和圖像間的距離.為解決待分類關(guān)鍵詞忽略文本特征間語義關(guān)系,以及C4.5算法因訓(xùn)練集規(guī)模小而導(dǎo)致最終候選詞不可靠的缺點,采用基于語義核函數(shù)的SVM對關(guān)鍵詞進行分類.

    語義核SVM結(jié)合改進的EMD跨越語義鴻溝的具體過程如下:模型輸入為共生圖文,首先構(gòu)建基于圖像分割的視覺特征模型,提取圖像的顏色、紋理和形狀特征,識別圖像中的對象.其次,對相關(guān)文本分詞、去停用詞,通過卡方統(tǒng)計選擇語義相似度較高的候選詞,由TF\|IDF計算得到候選詞的權(quán)重,構(gòu)造語義核函數(shù).再次,結(jié)合HowNet通用本體庫構(gòu)建基于語義核函數(shù)的SVM對候選詞分類,得到最佳候選詞.最后,由改進EMD計算出最佳候選詞與圖像中對象的距離,選擇距離最短的候選詞描述圖像,從而跨越語義鴻溝.該方法流程如圖2所示.

    4 圖像標(biāo)注實驗結(jié)果與分析

    為了測試本文方法的圖像描述準(zhǔn)確率,進行圖像標(biāo)注實驗.實驗數(shù)據(jù)來源于百度搜索得到的15 000個網(wǎng)頁中的圖文共生數(shù)據(jù),網(wǎng)頁中的圖片均帶有一個或多個標(biāo)簽,共10個類別的主題,分別為熊貓、狗、貓、汽車、輪船、飛機、冰激凌、面條、電話和杯子.在15 000張圖片中取10 000張作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),其余5000張作為測試數(shù)據(jù).實驗環(huán)境為64位Windows10操作系統(tǒng),

    測試樣本數(shù)量為500~5000張圖片時,4種方法的F值對比結(jié)果見圖4.由圖4可以看出,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)目一定、測試數(shù)目增加時,準(zhǔn)確率均呈一定下降的趨勢;本文方法相比較基于傳統(tǒng)SVM的標(biāo)注方法,F(xiàn)值提升18.7%,比FMD模型提高了8.1%.

    選擇實際標(biāo)簽數(shù)量為1~6個的圖片為測

    試數(shù)據(jù),每種標(biāo)簽數(shù)量的圖片均為200張時,4種方法的F值對比結(jié)果見圖5.由圖5可以看出,當(dāng)實際標(biāo)簽數(shù)量增加,即圖像內(nèi)容更復(fù)雜時,SVMt,SVMv和FMD的F值迅速下降,由本文方法產(chǎn)生的F值雖然也呈下降趨勢,但仍保持較高位,標(biāo)注準(zhǔn)確率明顯高于其他3種方法.

    對10—100張圖片進行標(biāo)注,4種方法所花費的時間結(jié)果見圖6.由圖6可見,本文提出的方法有效減小了計算量,縮短了標(biāo)注時間,標(biāo)注時間縮短為其他標(biāo)注方法的1/5左右.

    5 結(jié)語

    本文采用基于語義核的SVM結(jié)合改進EMD的跨越語義鴻溝方法對圖像進行標(biāo)注.該方法考慮與圖像共生文本間的語義特征,通過基于外部知識源和內(nèi)部統(tǒng)計特征的語義核函數(shù)得到文本特征間的語義關(guān)系,采用基于語義核的SVM對相關(guān)文本的文本特征分類,得到最佳候選關(guān)鍵詞,同時為了減少計算時間,提出減小變換矩陣改進EMD算法衡量文本特征與圖像對象的距離,選取與圖象距離最小的關(guān)鍵詞作為標(biāo)注詞.實驗結(jié)果表明,本文方法有效提高了標(biāo)注準(zhǔn)確率,減小了計算量.然而當(dāng)圖像內(nèi)容變得復(fù)雜時,本文方法由于對象識別準(zhǔn)確率下降,可能導(dǎo)致標(biāo)注準(zhǔn)確率下降,因此今后的研究方向?qū)⒓性谔岣邎D像內(nèi)容識別的準(zhǔn)確率上.

    參考文獻:

    [1] WEI S,WEI Y,ZHANG L,et al. Heterogeneous data alignment for cross\|media computing[C]∥International Conference on Internet Multimedia Computing and Service.New York:ACM,2015:84.

    [2] LU Z,PENG Y. Image annotation by semantic sparse recoding of visual content[C]∥ACM International Conference on Multimedia. New York:ACM,2012:499.

    [3] 許紅濤,周向東,向宇,等.一種自適應(yīng)的Web圖像語義自動標(biāo)注方法[J].軟件學(xué)報,2010,21(9):2183.

    [4] VIKHAR P A,SHINKAR D V,MISHRA N. Improving the performance of CBIR system using relevance feedback[C]∥International Conference and Workshop on Emerging Trends in Technology.New York:ACM,2010:554.

    [5] SMEULDERS A W M,WORRING M,SANTINI S,et al.Content\|based image retrieval at the end of the early years[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,2000,22(12):1349.

    [6] CAO Y,LONG M,WANG J,et al. Deep visual\|semantic hashing for cross\|modal retrieval[C]∥Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Comference.New York:ACM,2016:1445.

    [7] WANG B,YANG Y,XU X,et al.Adversarial cross\|modal retrieval[C]∥ACM on Multimedia Conference.New York:ACM,2017:154.

    [8] TSENG V S,SU J H,WANG B W,et al.Web image annotation by fusing visual features and textual information[C]∥ACM Symposium on Applied Computing.New York:ACM,2007:1056.

    [9] ELAIDI H,BENABBOU Z,ABBAR H. A comparative study of algorithms constructing decision trees:ID3 and C4.5[C]∥LOPAL 18 Proceedings of the International Conference on Learning and Optimization Algorithms:Theory and Applications. New York:ACM,2018:26.

    [10] MAI F,HUANG L,TAN J,et al.The research of semantic kernel in SVM for chinese text Classification[C]∥2017 International Conference on inteligent Information Processing.New York:ACM,2017:1.

    [11] SIOLAS G. Support vector machines based on a semantic kernel for text categorization[C]∥Proceedings of the IEEE\|INNS\|ENNS International Joint Conference on Neural Networks. IEEE Computer Society.Piscataway:IEEE,2000:5205.

    [12] 張玉峰,王志芳.文本分類中的語義核函數(shù)研究[J]. 情報科學(xué),2010(7):970.

    [13] WAN X J,PENG Y X.The earth movers distance as a semantic measure for document similarity[C]∥Proceedings of the 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management.New York:ACM,2005:301.

    [14] SHI J,MALIK J.Normalized cuts and image segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Maching Intelligence,2000,22(8):888.

    猜你喜歡
    鴻溝語義準(zhǔn)確率
    乳腺超聲檢查診斷乳腺腫瘤的特異度及準(zhǔn)確率分析
    健康之家(2021年19期)2021-05-23 11:17:39
    不同序列磁共振成像診斷脊柱損傷的臨床準(zhǔn)確率比較探討
    2015—2017 年寧夏各天氣預(yù)報參考產(chǎn)品質(zhì)量檢驗分析
    語言與語義
    婚姻不是用來填補鴻溝的
    海峽姐妹(2019年11期)2019-12-23 08:42:06
    高速公路車牌識別標(biāo)識站準(zhǔn)確率驗證法
    鴻溝為界
    “上”與“下”語義的不對稱性及其認知闡釋
    真實:作文難以逾越的鴻溝嗎?
    中學(xué)生(2015年3期)2015-03-01 03:43:36
    認知范疇模糊與語義模糊
    久久久久亚洲av毛片大全| 久久精品91蜜桃| 99香蕉大伊视频| 国产av又大| 午夜福利在线免费观看网站| 日本 av在线| 午夜福利,免费看| 麻豆久久精品国产亚洲av | 国产精品综合久久久久久久免费 | 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 欧美中文综合在线视频| 桃红色精品国产亚洲av| 亚洲人成电影观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产又爽黄色视频| 在线观看一区二区三区激情| 黄色毛片三级朝国网站| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国产免费男女视频| 人妻久久中文字幕网| 操出白浆在线播放| 99国产精品免费福利视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 12—13女人毛片做爰片一| www.自偷自拍.com| 新久久久久国产一级毛片| 正在播放国产对白刺激| 精品日产1卡2卡| 中出人妻视频一区二区| 国产97色在线日韩免费| 国产97色在线日韩免费| www.999成人在线观看| 两个人免费观看高清视频| 亚洲精品一二三| 久久久水蜜桃国产精品网| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产有黄有色有爽视频| 久久久久久久久久久久大奶| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产精品爽爽va在线观看网站 | 亚洲中文av在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 黄网站色视频无遮挡免费观看| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 悠悠久久av| 亚洲少妇的诱惑av| 美女午夜性视频免费| 午夜a级毛片| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 嫩草影视91久久| 黄色 视频免费看| 国产成人欧美| 国产高清视频在线播放一区| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 午夜免费鲁丝| 日日爽夜夜爽网站| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 无限看片的www在线观看| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲av成人一区二区三| 精品国产国语对白av| 99国产精品99久久久久| 国产成人精品久久二区二区免费| 99精品在免费线老司机午夜| 国产成人精品久久二区二区免费| www日本在线高清视频| 免费观看精品视频网站| 成人影院久久| 色尼玛亚洲综合影院| 久久青草综合色| 中文字幕精品免费在线观看视频| 午夜影院日韩av| 嫩草影院精品99| 麻豆国产av国片精品| 亚洲在线自拍视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 国产麻豆69| 国产成人精品久久二区二区免费| 午夜免费成人在线视频| 免费观看人在逋| 欧美中文日本在线观看视频| 一级黄色大片毛片| 亚洲成人久久性| 亚洲熟妇熟女久久| 国产国语露脸激情在线看| 可以在线观看毛片的网站| 悠悠久久av| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 中文字幕精品免费在线观看视频| 午夜免费观看网址| 99在线视频只有这里精品首页| 黄色毛片三级朝国网站| 免费看a级黄色片| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 身体一侧抽搐| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 咕卡用的链子| 一本大道久久a久久精品| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲成国产人片在线观看| 欧美最黄视频在线播放免费 | 久久精品91无色码中文字幕| 黄色怎么调成土黄色| 少妇粗大呻吟视频| 露出奶头的视频| 国产精品亚洲av一区麻豆| 色老头精品视频在线观看| 丰满的人妻完整版| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲性夜色夜夜综合| cao死你这个sao货| 99精品久久久久人妻精品| 国产av精品麻豆| 国产成人精品在线电影| 日本a在线网址| 电影成人av| 久久久久九九精品影院| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美黄色淫秽网站| 正在播放国产对白刺激| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 视频区图区小说| 国产精品永久免费网站| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲av成人av| 男人的好看免费观看在线视频 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 色尼玛亚洲综合影院| 久久久久久免费高清国产稀缺| 免费高清视频大片| 久久这里只有精品19| 热99国产精品久久久久久7| 一区福利在线观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 人妻久久中文字幕网| 亚洲专区国产一区二区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 大码成人一级视频| 久久精品91蜜桃| 久久精品人人爽人人爽视色| svipshipincom国产片| 超碰97精品在线观看| 成人亚洲精品一区在线观看| 多毛熟女@视频| 精品国产亚洲在线| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 十分钟在线观看高清视频www| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 国产午夜精品久久久久久| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 一边摸一边做爽爽视频免费| 成年人免费黄色播放视频| 亚洲欧美激情综合另类| a级毛片黄视频| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲专区字幕在线| 欧美成人性av电影在线观看| 性色av乱码一区二区三区2| 成人黄色视频免费在线看| 国产av一区在线观看免费| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 成人精品一区二区免费| 国产成人欧美| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲五月天丁香| √禁漫天堂资源中文www| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 新久久久久国产一级毛片| 国产精品久久视频播放| 午夜免费鲁丝| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 91av网站免费观看| 在线av久久热| 欧美精品一区二区免费开放| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 欧美av亚洲av综合av国产av| 欧美日本中文国产一区发布| 日韩高清综合在线| 日韩欧美在线二视频| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 亚洲国产精品sss在线观看 | 一级,二级,三级黄色视频| 校园春色视频在线观看| 在线国产一区二区在线| 三上悠亚av全集在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 国产成人影院久久av| 久久热在线av| 国产精品综合久久久久久久免费 | 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产主播在线观看一区二区| 在线看a的网站| 精品欧美一区二区三区在线| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 91麻豆精品激情在线观看国产 | 日韩免费av在线播放| 亚洲av第一区精品v没综合| 黄色a级毛片大全视频| 韩国精品一区二区三区| www.www免费av| 久久精品国产综合久久久| 在线永久观看黄色视频| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 欧美精品亚洲一区二区| 午夜福利在线免费观看网站| 日韩大尺度精品在线看网址 | 69av精品久久久久久| 怎么达到女性高潮| 在线观看免费视频网站a站| 麻豆国产av国片精品| 日韩精品中文字幕看吧| 女性生殖器流出的白浆| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产精品影院久久| 中文欧美无线码| 午夜91福利影院| 免费在线观看完整版高清| 狂野欧美激情性xxxx| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产精品二区激情视频| 看免费av毛片| 国产熟女xx| 一级黄色大片毛片| av视频免费观看在线观看| 日韩人妻精品一区2区三区| 日韩有码中文字幕| 亚洲少妇的诱惑av| 99国产综合亚洲精品| 亚洲欧美激情综合另类| 成人永久免费在线观看视频| 村上凉子中文字幕在线| 啦啦啦 在线观看视频| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 757午夜福利合集在线观看| 日本黄色日本黄色录像| 黄色丝袜av网址大全| 国产三级在线视频| 一级作爱视频免费观看| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 亚洲av第一区精品v没综合| 欧美最黄视频在线播放免费 | www国产在线视频色| 亚洲一区二区三区色噜噜 | 欧美日韩国产mv在线观看视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 精品欧美一区二区三区在线| 久久人人精品亚洲av| 成年人黄色毛片网站| 色老头精品视频在线观看| 久久久国产精品麻豆| 最新美女视频免费是黄的| 国产精品久久久av美女十八| 性少妇av在线| 97碰自拍视频| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲av电影在线进入| 最新美女视频免费是黄的| 国产一区在线观看成人免费| 亚洲一区高清亚洲精品| 999久久久国产精品视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 超碰成人久久| 精品国产乱码久久久久久男人| 一级毛片女人18水好多| 精品国产美女av久久久久小说| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产精品一区二区三区四区久久 | 亚洲五月天丁香| 高清欧美精品videossex| 99在线人妻在线中文字幕| 久久久久精品国产欧美久久久| 久久国产乱子伦精品免费另类| 69精品国产乱码久久久| 不卡av一区二区三区| 国产欧美日韩一区二区三| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 久久草成人影院| 亚洲av五月六月丁香网| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 男女午夜视频在线观看| 亚洲中文av在线| 桃色一区二区三区在线观看| 欧美日韩精品网址| 天堂√8在线中文| 亚洲一区高清亚洲精品| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲熟女毛片儿| 一个人免费在线观看的高清视频| 国产区一区二久久| 日韩精品中文字幕看吧| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 久久精品成人免费网站| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产成人欧美| 99精国产麻豆久久婷婷| 久久久国产一区二区| 亚洲熟女毛片儿| 国产成年人精品一区二区 | 水蜜桃什么品种好| 天堂动漫精品| 很黄的视频免费| 老司机在亚洲福利影院| 91精品三级在线观看| 国产区一区二久久| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产免费现黄频在线看| 午夜久久久在线观看| 男女午夜视频在线观看| 免费在线观看亚洲国产| 日韩欧美国产一区二区入口| 热99re8久久精品国产| 欧美日韩黄片免| 久久久久九九精品影院| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 午夜福利在线观看吧| 热99国产精品久久久久久7| 99国产综合亚洲精品| 国产成人精品久久二区二区免费| 午夜福利在线免费观看网站| 黑人操中国人逼视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 色播在线永久视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 一级毛片女人18水好多| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产激情欧美一区二区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 在线观看免费高清a一片| 免费高清视频大片| 看免费av毛片| av有码第一页| 精品高清国产在线一区| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| av国产精品久久久久影院| 国产成年人精品一区二区 | 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 91九色精品人成在线观看| 一个人免费在线观看的高清视频| 亚洲欧美一区二区三区久久| 午夜福利在线免费观看网站| 国产亚洲精品一区二区www| 90打野战视频偷拍视频| netflix在线观看网站| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲精品av麻豆狂野| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 久久久久久久久免费视频了| 亚洲男人天堂网一区| 久久影院123| 亚洲成人国产一区在线观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 天堂动漫精品| 国产成人免费无遮挡视频| www.999成人在线观看| 精品国产乱子伦一区二区三区| 99精品欧美一区二区三区四区| 国产高清国产精品国产三级| 久久中文看片网| xxx96com| 国产黄a三级三级三级人| 免费观看精品视频网站| 五月开心婷婷网| 成人精品一区二区免费| 99精国产麻豆久久婷婷| 不卡av一区二区三区| 亚洲av第一区精品v没综合| 免费日韩欧美在线观看| 电影成人av| 久热爱精品视频在线9| 1024视频免费在线观看| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 制服诱惑二区| 91字幕亚洲| 国产成人av教育| 99久久人妻综合| 亚洲人成伊人成综合网2020| 99国产极品粉嫩在线观看| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 美女大奶头视频| 99久久综合精品五月天人人| 怎么达到女性高潮| 日韩三级视频一区二区三区| 国产成人精品久久二区二区免费| 免费观看人在逋| 色婷婷久久久亚洲欧美| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 国产99久久九九免费精品| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产精品野战在线观看 | 9热在线视频观看99| 夜夜爽天天搞| 日本黄色视频三级网站网址| 久9热在线精品视频| 999久久久国产精品视频| 精品国产一区二区久久| 亚洲伊人色综图| 亚洲免费av在线视频| 国产又爽黄色视频| 国产人伦9x9x在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 日日爽夜夜爽网站| 日韩欧美免费精品| 欧美不卡视频在线免费观看 | 三上悠亚av全集在线观看| 精品国产一区二区久久| 一级a爱片免费观看的视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 亚洲一区高清亚洲精品| 亚洲精品一区av在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 精品第一国产精品| 搡老岳熟女国产| 一进一出抽搐动态| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 亚洲熟妇熟女久久| 国产高清国产精品国产三级| 天天影视国产精品| 日本wwww免费看| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 亚洲一码二码三码区别大吗| 午夜福利影视在线免费观看| 日韩三级视频一区二区三区| 黄片播放在线免费| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 久久国产精品影院| 久久人人精品亚洲av| 热99re8久久精品国产| 亚洲精品一区av在线观看| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 亚洲片人在线观看| 9色porny在线观看| 99在线人妻在线中文字幕| 91在线观看av| cao死你这个sao货| 亚洲精品国产区一区二| 国产麻豆69| 天天影视国产精品| 久久人妻av系列| av有码第一页| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 国产精华一区二区三区| 久久欧美精品欧美久久欧美| 欧美成人免费av一区二区三区| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲精品av麻豆狂野| 国产有黄有色有爽视频| 麻豆成人av在线观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产成人系列免费观看| 久久影院123| 女性生殖器流出的白浆| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产精品一区二区在线不卡| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 在线观看舔阴道视频| 欧美在线一区亚洲| 亚洲精品在线美女| aaaaa片日本免费| 国产xxxxx性猛交| 天堂影院成人在线观看| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 国产精品久久电影中文字幕| 美女午夜性视频免费| 免费不卡黄色视频| 老司机靠b影院| a在线观看视频网站| 激情在线观看视频在线高清| 51午夜福利影视在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 免费高清视频大片| 免费在线观看日本一区| 宅男免费午夜| 正在播放国产对白刺激| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲成人免费av在线播放| 性欧美人与动物交配| 涩涩av久久男人的天堂| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 韩国精品一区二区三区| 精品一区二区三区四区五区乱码| 久久人人97超碰香蕉20202| 一进一出抽搐动态| 精品电影一区二区在线| 国产精华一区二区三区| 国产亚洲av高清不卡| 最近最新免费中文字幕在线| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 露出奶头的视频| 在线观看免费高清a一片| 国产午夜精品久久久久久| 日韩大尺度精品在线看网址 | 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 在线av久久热| 亚洲成人免费av在线播放| 国产区一区二久久| 久久人人精品亚洲av| 桃色一区二区三区在线观看| 新久久久久国产一级毛片| 夜夜夜夜夜久久久久| 午夜影院日韩av| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲精品粉嫩美女一区| a级毛片黄视频| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 免费少妇av软件| 两个人看的免费小视频| av在线天堂中文字幕 | 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲精品中文字幕在线视频| 麻豆国产av国片精品| 大型黄色视频在线免费观看| 精品熟女少妇八av免费久了| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 高清毛片免费观看视频网站 | 精品一品国产午夜福利视频| 免费av中文字幕在线| 久久精品国产清高在天天线| 91大片在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 高潮久久久久久久久久久不卡| 国产成年人精品一区二区 | 国产欧美日韩精品亚洲av| 91精品国产国语对白视频| 久久久久久久午夜电影 | 99精国产麻豆久久婷婷| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| a级毛片在线看网站| 在线观看66精品国产| 免费看十八禁软件| 一边摸一边做爽爽视频免费| 桃红色精品国产亚洲av| 精品国产亚洲在线| 国产色视频综合| 国产高清视频在线播放一区| 热99re8久久精品国产| 99国产极品粉嫩在线观看| 首页视频小说图片口味搜索| 最好的美女福利视频网| 免费在线观看黄色视频的| 天堂动漫精品| 精品高清国产在线一区| 久久久久国内视频| 国产亚洲精品第一综合不卡| 精品一区二区三区av网在线观看| 国产伦人伦偷精品视频| 悠悠久久av| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品日韩av在线免费观看 | 国产高清激情床上av| 丝袜美足系列| 黄片大片在线免费观看| 国产在线观看jvid| 欧美最黄视频在线播放免费 | 欧美乱色亚洲激情| 麻豆国产av国片精品| 日韩精品免费视频一区二区三区| 精品高清国产在线一区| 亚洲人成电影观看| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 久久精品91蜜桃| 国产av又大| 黄色 视频免费看| 一级作爱视频免费观看| 国产三级在线视频| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 在线永久观看黄色视频| 久久 成人 亚洲| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 99国产精品一区二区三区| 一级片免费观看大全| 热re99久久精品国产66热6| 精品国产一区二区久久| 国产xxxxx性猛交| xxx96com| 亚洲av电影在线进入| 女性被躁到高潮视频| 国产精品偷伦视频观看了| 自线自在国产av| 国产97色在线日韩免费| 国产av一区二区精品久久| 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产精品秋霞免费鲁丝片| 搡老岳熟女国产| www.熟女人妻精品国产| 亚洲av美国av| 国产1区2区3区精品| 久久人妻熟女aⅴ| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 午夜影院日韩av| 色综合欧美亚洲国产小说| 婷婷六月久久综合丁香| 最新美女视频免费是黄的| 久久久水蜜桃国产精品网| 精品久久久精品久久久| 日韩av在线大香蕉|