• <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 ?

    具有網(wǎng)絡(luò)一致結(jié)構(gòu)的三維人臉模型重建研究

    2020-12-01 03:15:00劉政董洪偉楊振
    軟件導(dǎo)刊 2020年10期

    劉政 董洪偉 楊振

    摘 要:針對傳統(tǒng)方法及機(jī)器學(xué)習(xí)方法對大量三維人臉數(shù)據(jù)、訓(xùn)練樣本數(shù)量與質(zhì)量依賴性大的問題,采用基于光照立體的方法,利用人臉圖像重建三維人臉。綜合利用基于法線的模型變形法和非剛性變形法,提出一種基于法線的非剛性變形算法。利用SFS算法計算頂點法線,然后使用法線和局部剛性約束使參考模型變形,進(jìn)而得到與參考模型具有一致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的三維人臉模型,從而得到三維人臉圖像。該方法與傳統(tǒng)方法相比,節(jié)省了大量樣本要求,并且立體效果更好。

    關(guān)鍵詞:SFS; 三維人臉; 非剛性網(wǎng)格變形

    DOI:10. 11907/rjdk. 201042

    中圖分類號:TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2020)010-0156-04

    Abstract: Aiming at the problem that traditional methods and machine learning methods depend on a large number of 3D face data, the number and quality of training samples, this paper uses the method based on lighting stereo to realize the reconstruction of a three-dimensional face from a face image. A non-rigid model deformation algorithm based on normal is proposed, which combines a normal based deformation algorithm and a non-rigid model deformation algorithm. The SFS is used to estimate the normal of the vertices, then updated normal are used to deform the reference face model with local rigid constrain, finally a deformed 3D face model is obtained, which has the same mesh structure with the reference model, thereby obtaining a 3D face image. Compared with the traditional method, the proposed method can save a lot of sample requirementsand the stereo effect is better.

    Key Words: SFS; 3D face; non-rigid mesh deformation

    0 引言

    三維人臉重建是計算機(jī)圖形學(xué)的研究熱點。目前三維人臉重建方法可大致分為基于儀器掃描的方法和基于圖像的重建方法。使用儀器掃描雖然可以獲得較高質(zhì)量的三維人臉模型,但被掃描對象需與掃描儀器進(jìn)行交互,且掃描期間目標(biāo)對象需盡可能保持靜止;通過掃描設(shè)備掃描得到三維人臉模型后,還需對掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列復(fù)雜的處理才能得到較高質(zhì)量的三維人臉模型。另外掃描設(shè)備價格高、操作較復(fù)雜性,使該方法難以普及?;趫D像的重建方法包括基于統(tǒng)計模型的三維人臉重建[1-4]、基于多視幾何的三維人臉重建[5]、 基于光照立體的三維人臉重建[6-11]以及近年來發(fā)展迅速的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維人臉重建[12-14]。

    基于統(tǒng)計模型的三維人臉重建方法依賴于大量的三維人臉數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)一般是對掃描得到的人臉模型進(jìn)行PCA(Principal Components Analysis)處理后獲得的。另外,該方法重建結(jié)果嚴(yán)重依賴于數(shù)據(jù)庫中的人臉模型,數(shù)據(jù)庫中模型空間有限,限制了重建靈活性。傳統(tǒng)基于多視幾何的方法需獲取不同角度的多張正交人臉圖像,為計算圖像匹配點,首先需足夠多的匹配點數(shù)量,然后匹配精確度也要求很高。而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法則需要大量三維人臉數(shù)據(jù)用以訓(xùn)練,其最終重建結(jié)果同樣依賴于訓(xùn)練樣本數(shù)量,與基于統(tǒng)計模型的方法有相同的弊端。 本文采用基于光照立體的方法,利用人臉圖像實現(xiàn)三維人臉重建。

    Woodham[6]在1980年首次利用光度立體(Photometric Stereo,PS)重建三維模型,PS理論依據(jù)是物體表面反射光強(qiáng)度及物體表面與光的夾角及觀察位置相關(guān),利用不小于3張視角固定且光照不同的圖像恢復(fù)形狀和反射率[7]。從陰影恢復(fù)形狀法(Shape-from-shading,SFS)是PS的特例。Horn[8]在1989年提出SFS與傳統(tǒng)PS的區(qū)別是它可從一張圖像上重建三維模型。

    傳統(tǒng)SFS需要已知目標(biāo)表面反射率屬性和光照條件以及邊界值,然而這些條件并不容易獲得。為了避免這些苛刻的條件,Ira[15]基于不同的人臉模型在尺寸、長寬比及鼻子、眼睛等主要特征位置是相似的特點,并且假設(shè)人臉模型滿足朗伯反射,通過引入一個參考人臉模型,將問題轉(zhuǎn)化為求解圖像輻照度方程的問題,利用球諧函數(shù)先計算光照強(qiáng)度,再計算每個像素點深度值;Nehab[16]提出一種基于法線的三維模型變形方法;Yang[17]將Nehab的模型應(yīng)用于三維人臉重建,從多張圖像重建三維人臉,與文獻(xiàn)[15]直接計算像素點深度值這種2.5D的方法不同,Yang首先利用圖像更新參考模型中頂點的法線,進(jìn)而利用法線使參考模型變形;文獻(xiàn)[18]在此基礎(chǔ)上增加了法線可信度,即,對每張圖像計算出的法線計算加權(quán)和,法線權(quán)值大小與法線和相機(jī)方向的夾角成正比;文獻(xiàn)[19]同樣使用法線優(yōu)化三維人臉模型。但是文獻(xiàn)[19]理論上至少需要4張圖像,該方法利用了SVD建立圖像與球協(xié)函數(shù)的聯(lián)系,但是由于人臉是非剛性的,不同圖像中的人臉會有表情差異, 這會影響SVD結(jié)果。本文亦是利用法線使初始模型變形,但與文獻(xiàn)[18]、[19]不同的是,本文利用局部剛性約束,最終變形后的人臉模型與初始人臉模型具有一致的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖1所示。

    1 算法概述

    本文算法主要包括兩部分:第一部分是更新模型中頂點的法線,即利用輸入的人臉圖像和輻照度方程計算初始模型中頂點法線;第二部分是利用法線使初始模型變形,進(jìn)而得到與目標(biāo)圖像相似的三維人臉模型。

    3DMM是一種基于統(tǒng)計的從圖像重建三維人臉方法,雖然該方法重建的三維人臉模型受其數(shù)據(jù)庫中人臉模型空間約束,難以實現(xiàn)高質(zhì)量的三維人臉重建,但其輸出模型結(jié)構(gòu)一致性使該方法擬合的三維人臉模型可作為初始模型,進(jìn)而使用其它優(yōu)化方法進(jìn)一步處理。故本文先使用文獻(xiàn)[3]中3DMM方法,用一張人臉圖像生成1個初始三維人臉模型,然后計算每張圖像到初始模型的相機(jī)參數(shù)。利用相機(jī)參數(shù),可獲取初始模型在每張圖像視角下的可見頂點,將這些可見頂點投影到對應(yīng)的人臉圖像上可獲得頂點在圖像上的顏色信息,之后利用SFS技術(shù)更新每個頂點法線,進(jìn)而更新三維人臉模型。本文算法流程如圖2所示。

    2 法線計算

    首先使用文獻(xiàn)[3]中的形變模型方法擬合一個初始三維人臉模型,然后利用文獻(xiàn)[21]的特征點檢測法,標(biāo)記出人臉圖像中的特征點,利用圖像上的特征點以及初始三維人臉模型上與之對應(yīng)的特征點,計算模型到圖像的相機(jī)參數(shù),與文獻(xiàn)[3]相同,相機(jī)參數(shù)采用弱透視投影。

    利用相機(jī)參數(shù),可以獲得初始三維人臉模型在每個圖像視角下的可見頂點及可見頂點的顏色信息。與文獻(xiàn)[18]相同,使用球諧函數(shù),基于每個頂點的顏色信息即可更新頂點法線。

    文獻(xiàn)[18]使用一個參考模型將問題轉(zhuǎn)化為求解圖像輻照度方程[I=ρln]的問題, 進(jìn)一步利用球諧函數(shù)將其表示為:

    其中,[ρ]是物體表面反射率,[l]是光照系數(shù),[n=(nx,ny,nz)]是物體表面頂點的法線,[Y(n)]是球諧基, 給出其前9項。

    與文獻(xiàn)[11]相同,本文省略其中的常數(shù)項,將常數(shù)項歸入光照系數(shù)中。已有分析表明,一階諧波近似 (球協(xié)基中的前4項) 至少可捕捉87.5%的圖像信息,而實際使用時只考慮模型中面對相機(jī)的部分,因此實際精度接近95%;二階諧波近似 (球協(xié)基中的9項) 至少可以捕獲99.2%的信息[11]。因此為了便于求解,本文只使用球諧函數(shù)的第一階近似,既只使用[Y(n)]的前4項,使問題線性化。

    由于公式(1)中[l]和[ρ]也是未知量,欲求[n]首先需計算出[l]、[ρ]。文獻(xiàn)[19]提到人臉上的局部陰影會影響光照系數(shù)和反射率精確度。因此為增加魯棒性將式(2)改寫為:

    其中,[m]指第[m]張圖像,[lm]是圖像[m]的光照系數(shù),[ρm,i]是頂點[i]在對應(yīng)于圖像[m]的反射率,[dm,i]是頂點[i]對應(yīng)于圖像[m]的反射率補償值,[vi]表示模型上第[i]個頂點,[Sm]表示參考模型在圖像[m]視角下的所有可見點,[nm,i]表示模型中頂點[i]在圖像[m]視角下的法線,[cm,i]表示頂點[i]在圖像[m]上的顏色,[Vi,ring]表示頂點[i]的相鄰點,[α]是反射率補償值平滑約束的權(quán)重。

    基于公式(3)可以首先令圖像[m]視角下所有[ρm,i]等于該視角下所有[cm,i]的平均灰度值,并且所有補償值[dm,i]為0,此時公式(3)可簡化為:

    公式(4)可直接利用線性最小二乘求解獲得每張圖像光照系數(shù),由于本文利用球諧函數(shù)的第一階近似,此[lm]是一個4行1列的向量。將公式(4)計算得到的光照系數(shù)代入式(3),且反射率仍固定不變,可以進(jìn)一步利用最小二乘法計算反射率補償值。將以上計算得到的光照系數(shù)和反射率補償值代入式(5)即可計算得到反射率為:

    反射率計算完畢后,將補償值[dm,i]置零,用以下一次迭代使用。在計算得到[lm]、[ρm,i]后還不能直接使用公式(4)計算[nm,i],因為此時(4)是一個欠約束的問題,需要增加合理的約束項。最終優(yōu)化公式為:

    其中[t]是迭代次數(shù),當(dāng)[t=0]時,[nm,i]值為初始人臉模型上頂點[vi]的法線值。式(6)中第3項使更新后的法線不過于偏離初始值。

    此時將已計算得到的[lm]、[ρm,i]代入式(6),可其簡化為:

    3 模型優(yōu)化

    Nehab等[16]提出了一種利用頂點法線優(yōu)化三角形網(wǎng)格的方法,但是該方法需要已知所有頂點的法線,以此為約束使模型變形。本文與文獻(xiàn)[16]相同,首先定義:

    其中,[vu,vw]是頂點[vi]的鄰居頂點,它們構(gòu)成1個三角形網(wǎng)格,[vu,vw]構(gòu)成[vi]的1條對邊。公式(8)約束每個頂點的法線須垂直于頂點的所有對邊,即利用更新后的法線改變初始模型中頂點位置。文獻(xiàn)[16]中的第二項約束可簡化為:

    其中,[vi]是更新后的頂點坐標(biāo),[vi*]是更新前的頂點坐標(biāo),[ti,1]、[ti,2]是[ni]的切平面中兩個相互垂直的單位向量,式(9)約束頂點沿著法線方向移動,以保持模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

    但是在本文中,初始三維人臉模型在每個圖像的視角下只有一部分頂點是可見的,當(dāng)輸入圖像太少時,比如僅有1張時,會有大量頂點法線沒有通過計算得到更新;即使輸入圖像很多時也難以保證所有法線均能更新。故本文結(jié)合文獻(xiàn)[16]、[20]中的非剛性變形法使初始人臉模型變形,定義:

    由于公式(8)已經(jīng)達(dá)到文獻(xiàn)[20]中通過局部旋轉(zhuǎn)變換改變頂點位置的目的,因此丟棄文獻(xiàn)[20]中的旋轉(zhuǎn)變換以減少需計算的參數(shù)數(shù)量。公式(10)要求模型中的每個頂點在改變位置時,須保持其與鄰居頂點的邊長不變。最終目標(biāo)函數(shù)為:

    其中,[λ1、λ2、λ3]分別是[En、Ep、Eedge]的權(quán)重,公式(11)同樣是一個線性最小二乘問題。利用公式(6)、(11)可以從圖像重建出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一致的三維人臉模型。

    4 實驗

    由于人臉角度不同,進(jìn)行特征點檢測時,人臉輪廓處特征點會有很大偏差,即正面人臉和側(cè)面人臉特征點位置并不一致。因此在生成初始3DMM模型時使用一張正面人臉,根據(jù)文獻(xiàn)[21]檢測的68個特征點生成初始模型;而在更新頂點法線時,為了可更好地使模型與每張圖像對齊,只使用內(nèi)部51個特征點,并且對于偏差過大的特征點,可手動修正其位置。本文算法與其它算法對比如圖3所示。

    從圖3可以看出,本文算法實現(xiàn)的三維人臉,立體細(xì)節(jié)更加真實豐富。

    5 結(jié)語

    現(xiàn)有三維人臉模型重建研究大多采用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,無法充分利用人臉一致性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文針對傳統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化,提高了針對性,且成本低、效果好。相比于其它基于光照立體的三維人臉重建方法,本文利用局部剛性約束,使變形后的人臉模型與初始人臉模型具有一致的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而使三維人臉立體性更強(qiáng)、真實度更高。

    在使用SFS時,圖像與初始模型對齊程度對最終重建結(jié)果有很大影響,因此可通過提高初始模型與目標(biāo)人臉的相似度及特征點匹配準(zhǔn)確度,改進(jìn)重建結(jié)果。將來可進(jìn)一步將本文算法擴(kuò)展到基于視頻的三維人臉動畫、三維人臉表情轉(zhuǎn)移等領(lǐng)域,拓展算法適用性。

    參考文獻(xiàn):

    [1] LEO M J, MANIMEGALAI D. 3D modeling of human faces——a survey[C].? International Conference on Trendz in Information Sciences and Computing, 2011:40-45.

    [2] BLANZ V,VETTER T. A morphable model for the synthesis of 3D faces[C]. Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques,1999:187-194.

    [3] PAYSAN P, KNOTHE R, AMBERG B, et al. A 3D face model for pose and illumination invariant face recognition[C]. IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance,2009:296-301.

    [4] BAS A, SMITH W A P, BOLKART T, et al. Fitting a 3D morphable model to edges: a comparison between hard and soft correspondences[DB/OL].? https://arxiv.org/pdf/1602.01125.pdf.

    [5] 董洪偉. 基于網(wǎng)格變形的三維人臉重建[J].? 計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報, 2012, 24(7):932-940.

    [6] WOODHAM R J. Photometric method for determining surface orientation from multiple images[J].? Optical Engineering,1980,19(1):1-22.

    [7] BASRI R, JACOBS D. Photometric stereo with general, unknown lighting[J].? International Journal of Computer Vision,2007,72(3):239-257.

    [8] HORN B K P. Obtaining shape from shading information[M].? Massachusetts:MIT Press,1989.

    [9] LEE S W, WANG P, SVETLANA N, et al. Noniterative 3D face reconstruction based on photometric stereo[J].? International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 2008, 22(3):389-410.

    [10] KEMELMACHERSHLIZERMAN I, BASRI R. 3D face reconstruction from a single image using a single reference face shape[J].? IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2011, 33(2):394-405.

    [11] KEMELMACHERSHLIZERMAN I, Seitz S M. Face reconstruction in the wild[C]. IEEE International Conference on Computer Vision, 2012:1746-1753.

    [12] SONG M, TAO D, HUANG X, et al. Three-dimensional face reconstruction from a single image by a coupled RBF network[J].? IEEE Transactions on Image Process, 2012, 21(5):2887-2897.

    [13] RICHARDSON E, SELA M, KIMMEL R. 3D face reconstruction by learning from synthetic data[C].? International Conference on 3D Vision, 2016:460-469.

    [14] RICHARDSON E, SELA M, OREL R, et al. Learning detailed face reconstruction from a single image[C].? IEEE Conference on Computer Vision and Pattern ,2016:5553-5562.

    [15] KEMELMACHER-SHLIZERMAN I,BASRI R. 3D face reconstruction from a single image using a single reference face shape[J].? IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,2011,33(2):394-405.

    [16] NEHAB D,RUSINKIEWICZ S,DAVIS J,et al. Efficiently combining positions and normals for precise 3D geometry[J].? ACM Transactions on Graphics,2005,24(3):536-543.

    [17] YANG C,CHEN J,SU N,ET AL. Improving 3D face details based on normal map of hetero-source images[C].? IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops,2016:9-14.

    [18] ROTH J,TONG Y,LIU X. Adaptive 3D face reconstruction from unconstrained photo collections[C].? ?Las Vegas :Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition,2018.

    [19] ROTH J,TONG Y,LIU X. Unconstrained 3D face reconstruction[C].? IEEE Computer Vision and Pattern Recognition,2017:2606-2615.

    [20] BOUAZIZ S, TAGLIASACCHI A, PAULY M. Dynamic 2D/3D registration[EB/OL]. https://www.ixueshu.com/document/9f8b4eb4e828 cf8a318947a18e7f9386.html.

    [21] RAMANAN D. Face detection, pose estimation, and landmark localization in the wild[C].? IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012:2879-2886.

    (責(zé)任編輯:江 艷)

    全区人妻精品视频| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 亚洲精品色激情综合| 韩国av一区二区三区四区| 久久九九热精品免费| 亚洲精品粉嫩美女一区| avwww免费| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 搞女人的毛片| 免费观看精品视频网站| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲人与动物交配视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 深爱激情五月婷婷| 久久久国产精品麻豆| 精品国产美女av久久久久小说| 3wmmmm亚洲av在线观看| 美女大奶头视频| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产综合懂色| 久久久久精品国产欧美久久久| 国内精品久久久久久久电影| 国产三级中文精品| 在线观看免费视频日本深夜| 免费av观看视频| 国产亚洲av嫩草精品影院| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 美女黄网站色视频| 国产男靠女视频免费网站| 99国产极品粉嫩在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 级片在线观看| 99热这里只有精品一区| 日韩精品中文字幕看吧| 男女午夜视频在线观看| 我要搜黄色片| 岛国视频午夜一区免费看| 久久这里只有精品中国| 一个人免费在线观看的高清视频| 最后的刺客免费高清国语| 99久久精品国产亚洲精品| 国产久久久一区二区三区| 丁香六月欧美| 麻豆成人av在线观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产高清视频在线观看网站| 国产精品女同一区二区软件 | 老司机午夜十八禁免费视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产 一区 欧美 日韩| av专区在线播放| 亚洲av五月六月丁香网| 欧美日韩黄片免| 亚洲国产精品999在线| 国产成年人精品一区二区| 国产精品精品国产色婷婷| www.www免费av| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 欧美极品一区二区三区四区| netflix在线观看网站| 国产老妇女一区| 国产精品国产高清国产av| 亚洲成人精品中文字幕电影| 日韩免费av在线播放| 亚洲成人免费电影在线观看| 五月玫瑰六月丁香| 中亚洲国语对白在线视频| 亚洲avbb在线观看| 免费av不卡在线播放| 男人舔女人下体高潮全视频| 欧美成人a在线观看| 国产精品久久电影中文字幕| h日本视频在线播放| 国产一区二区在线观看日韩 | 欧美中文综合在线视频| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 91av网一区二区| 亚洲性夜色夜夜综合| 99精品久久久久人妻精品| 国产色婷婷99| 日韩人妻高清精品专区| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 精品无人区乱码1区二区| 国内精品久久久久精免费| 国产成+人综合+亚洲专区| 国产精品99久久久久久久久| 日韩欧美国产在线观看| 观看免费一级毛片| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 精品不卡国产一区二区三区| 1000部很黄的大片| 亚洲精品亚洲一区二区| 欧美3d第一页| 人妻久久中文字幕网| 最新美女视频免费是黄的| 免费在线观看日本一区| 免费av观看视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 又黄又粗又硬又大视频| 麻豆成人av在线观看| 中文字幕av成人在线电影| 欧美午夜高清在线| 亚洲av免费高清在线观看| 免费在线观看日本一区| 亚洲乱码一区二区免费版| 天美传媒精品一区二区| 99久国产av精品| 亚洲最大成人中文| 国产免费av片在线观看野外av| 亚洲精品久久国产高清桃花| a级一级毛片免费在线观看| 精品人妻偷拍中文字幕| 一个人免费在线观看电影| 91麻豆av在线| 老司机在亚洲福利影院| 欧美黄色片欧美黄色片| 热99re8久久精品国产| 成人精品一区二区免费| 国产真实伦视频高清在线观看 | 国产欧美日韩一区二区三| 在线观看午夜福利视频| 精品一区二区三区av网在线观看| 又粗又爽又猛毛片免费看| a级毛片a级免费在线| 男人和女人高潮做爰伦理| 成人一区二区视频在线观看| 婷婷精品国产亚洲av在线| 乱人视频在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 国产三级黄色录像| 久久久久国内视频| av专区在线播放| 最好的美女福利视频网| 十八禁网站免费在线| 99精品欧美一区二区三区四区| www日本在线高清视频| 日韩人妻高清精品专区| 国产国拍精品亚洲av在线观看 | 狠狠狠狠99中文字幕| 久久九九热精品免费| 欧美黄色淫秽网站| 久久久精品大字幕| 欧美最新免费一区二区三区 | 深夜精品福利| av片东京热男人的天堂| 少妇高潮的动态图| 99精品欧美一区二区三区四区| 一进一出抽搐动态| 国产精品乱码一区二三区的特点| 午夜免费观看网址| 女警被强在线播放| 白带黄色成豆腐渣| 少妇的逼好多水| 国产97色在线日韩免费| av福利片在线观看| АⅤ资源中文在线天堂| 国产单亲对白刺激| 两个人的视频大全免费| 国产黄色小视频在线观看| 亚洲男人的天堂狠狠| 在线天堂最新版资源| 国产成人福利小说| 亚洲avbb在线观看| 欧美一区二区精品小视频在线| 嫩草影院精品99| 特大巨黑吊av在线直播| 国内精品美女久久久久久| 久久久久久国产a免费观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 国语自产精品视频在线第100页| 精品乱码久久久久久99久播| 最新在线观看一区二区三区| 久久香蕉精品热| 麻豆国产97在线/欧美| 欧美中文日本在线观看视频| 国产一级毛片七仙女欲春2| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| bbb黄色大片| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 一级a爱片免费观看的视频| 18禁国产床啪视频网站| 综合色av麻豆| 久久久久九九精品影院| 校园春色视频在线观看| 精品久久久久久成人av| 国产精品 欧美亚洲| 在线播放无遮挡| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 久久99热这里只有精品18| 超碰av人人做人人爽久久 | 成人亚洲精品av一区二区| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 乱人视频在线观看| 亚洲男人的天堂狠狠| 欧美精品啪啪一区二区三区| 亚洲午夜理论影院| 午夜激情欧美在线| 欧美大码av| 又黄又粗又硬又大视频| 两个人的视频大全免费| 国产免费一级a男人的天堂| 亚洲精品成人久久久久久| 香蕉av资源在线| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 久久久久九九精品影院| 国产精品亚洲av一区麻豆| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 一a级毛片在线观看| 久久久久久大精品| 一进一出抽搐动态| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产一级毛片七仙女欲春2| 欧美在线黄色| 制服丝袜大香蕉在线| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 欧美激情在线99| 国产主播在线观看一区二区| 国产亚洲欧美在线一区二区| 成人午夜高清在线视频| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国产成人啪精品午夜网站| 人人妻人人看人人澡| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 在线天堂最新版资源| 久久这里只有精品中国| 亚洲av一区综合| 在线观看日韩欧美| 中文字幕高清在线视频| 欧美一区二区亚洲| 男女视频在线观看网站免费| 国产真实乱freesex| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 动漫黄色视频在线观看| 中出人妻视频一区二区| 操出白浆在线播放| www.熟女人妻精品国产| h日本视频在线播放| www.色视频.com| 国产伦人伦偷精品视频| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 最新美女视频免费是黄的| 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久久久久大精品| aaaaa片日本免费| 波多野结衣巨乳人妻| 精品人妻偷拍中文字幕| 老汉色av国产亚洲站长工具| 给我免费播放毛片高清在线观看| 国产日本99.免费观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 深夜精品福利| a在线观看视频网站| 精品一区二区三区av网在线观看| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产精品精品国产色婷婷| 色综合欧美亚洲国产小说| 精品福利观看| 18禁国产床啪视频网站| 国产淫片久久久久久久久 | a在线观看视频网站| 天堂影院成人在线观看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产精品女同一区二区软件 | 男人舔女人下体高潮全视频| 舔av片在线| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产伦一二天堂av在线观看| 成年女人看的毛片在线观看| 一a级毛片在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 男女午夜视频在线观看| 丰满乱子伦码专区| 国产成人aa在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 国产99白浆流出| 岛国视频午夜一区免费看| 日韩欧美精品免费久久 | 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 99久久成人亚洲精品观看| 久久久久久人人人人人| 欧美一区二区国产精品久久精品| 老司机午夜十八禁免费视频| 一个人看视频在线观看www免费 | 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国内精品久久久久久久电影| 国产成+人综合+亚洲专区| 男女下面进入的视频免费午夜| 桃红色精品国产亚洲av| 午夜日韩欧美国产| 国产真实伦视频高清在线观看 | 欧美日韩黄片免| 99在线人妻在线中文字幕| 国产成人av教育| netflix在线观看网站| 一级a爱片免费观看的视频| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 久久久久精品国产欧美久久久| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 欧美bdsm另类| 嫁个100分男人电影在线观看| 两个人看的免费小视频| 国产高清视频在线播放一区| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 免费在线观看成人毛片| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 黄色女人牲交| 色综合欧美亚洲国产小说| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 日本黄大片高清| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| www日本在线高清视频| 国产精品精品国产色婷婷| 成人欧美大片| 哪里可以看免费的av片| av黄色大香蕉| 高清日韩中文字幕在线| 日本在线视频免费播放| 精品电影一区二区在线| 夜夜爽天天搞| 亚洲人成网站高清观看| 国产乱人视频| 淫秽高清视频在线观看| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 精品国产亚洲在线| 久久久精品欧美日韩精品| 特大巨黑吊av在线直播| 精品一区二区三区人妻视频| 午夜福利在线观看吧| 日本熟妇午夜| 久久6这里有精品| 欧美乱色亚洲激情| 国产黄色小视频在线观看| netflix在线观看网站| 亚洲国产欧美人成| 成人精品一区二区免费| or卡值多少钱| 香蕉久久夜色| 免费观看人在逋| 欧美一区二区精品小视频在线| 18禁在线播放成人免费| 久久伊人香网站| 1000部很黄的大片| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产在线精品亚洲第一网站| av天堂在线播放| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产高清三级在线| 村上凉子中文字幕在线| a在线观看视频网站| 香蕉久久夜色| 日本精品一区二区三区蜜桃| 免费看日本二区| 婷婷精品国产亚洲av| 男女床上黄色一级片免费看| av片东京热男人的天堂| 九九在线视频观看精品| 免费大片18禁| 久久久精品大字幕| 无遮挡黄片免费观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 中文资源天堂在线| 久久亚洲精品不卡| 国产欧美日韩一区二区精品| 在线天堂最新版资源| 亚洲精品久久国产高清桃花| 精品不卡国产一区二区三区| 久久性视频一级片| 老汉色∧v一级毛片| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 久久这里只有精品中国| 午夜久久久久精精品| 国产精品久久久人人做人人爽| 欧美国产日韩亚洲一区| 日韩欧美精品v在线| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影| 九色成人免费人妻av| 特大巨黑吊av在线直播| 2021天堂中文幕一二区在线观| 免费在线观看成人毛片| 亚洲国产精品sss在线观看| www国产在线视频色| 美女大奶头视频| 最新在线观看一区二区三区| 国产一区在线观看成人免费| 99热这里只有精品一区| 午夜免费观看网址| 天堂网av新在线| 国产成年人精品一区二区| 国产 一区 欧美 日韩| 岛国视频午夜一区免费看| 天堂网av新在线| 久久精品影院6| 国内精品久久久久精免费| 国产av不卡久久| 国产av麻豆久久久久久久| 天堂动漫精品| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 日韩欧美 国产精品| 欧美性感艳星| 精品国内亚洲2022精品成人| 一a级毛片在线观看| 女警被强在线播放| 日韩欧美国产一区二区入口| 一级黄片播放器| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产日本99.免费观看| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | а√天堂www在线а√下载| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲av一区综合| 特级一级黄色大片| 69av精品久久久久久| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 啪啪无遮挡十八禁网站| 欧美三级亚洲精品| 成人av在线播放网站| 亚洲精品亚洲一区二区| 亚洲精品456在线播放app | 在线天堂最新版资源| 午夜精品在线福利| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 最新在线观看一区二区三区| avwww免费| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 制服丝袜大香蕉在线| 国产精品野战在线观看| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 国产单亲对白刺激| 亚洲成人中文字幕在线播放| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 嫁个100分男人电影在线观看| h日本视频在线播放| 精品国产三级普通话版| 俺也久久电影网| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 草草在线视频免费看| 最近在线观看免费完整版| 少妇熟女aⅴ在线视频| 欧美性感艳星| 日韩大尺度精品在线看网址| 色综合站精品国产| 亚洲中文日韩欧美视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产黄片美女视频| 国产精华一区二区三区| 精品人妻偷拍中文字幕| 久99久视频精品免费| 波多野结衣高清无吗| 国产97色在线日韩免费| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 亚洲av成人精品一区久久| 成人特级av手机在线观看| 欧美日本视频| 欧美zozozo另类| 熟女电影av网| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲国产精品999在线| 国产精品永久免费网站| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 9191精品国产免费久久| 日日干狠狠操夜夜爽| 一个人看的www免费观看视频| 日韩欧美精品免费久久 | 中文字幕av成人在线电影| 又爽又黄无遮挡网站| avwww免费| 国产成人a区在线观看| 综合色av麻豆| 欧美激情久久久久久爽电影| 毛片女人毛片| 亚洲精品亚洲一区二区| 校园春色视频在线观看| 久久久久久久久久黄片| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产99白浆流出| 一级黄片播放器| 在线观看一区二区三区| 亚洲av成人精品一区久久| 露出奶头的视频| 成人国产综合亚洲| 国产亚洲精品久久久com| 久久久久亚洲av毛片大全| 老司机午夜福利在线观看视频| 2021天堂中文幕一二区在线观| 欧美中文综合在线视频| www.999成人在线观看| netflix在线观看网站| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 亚洲人成网站高清观看| 97超视频在线观看视频| 怎么达到女性高潮| 五月玫瑰六月丁香| 九色国产91popny在线| 国产精品久久久久久精品电影| 国产真实乱freesex| 嫁个100分男人电影在线观看| h日本视频在线播放| 性色av乱码一区二区三区2| 中文资源天堂在线| 制服丝袜大香蕉在线| 欧美精品啪啪一区二区三区| 日本a在线网址| 欧美+日韩+精品| 午夜福利免费观看在线| 国产精品野战在线观看| 床上黄色一级片| 精品一区二区三区av网在线观看| 最新中文字幕久久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 欧美日韩一级在线毛片| 天天一区二区日本电影三级| 综合色av麻豆| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 黄片小视频在线播放| 欧美另类亚洲清纯唯美| 午夜免费成人在线视频| 亚洲avbb在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 国产精品国产高清国产av| 久久九九热精品免费| 午夜福利18| 九色国产91popny在线| 极品教师在线免费播放| 全区人妻精品视频| 国产亚洲欧美98| 宅男免费午夜| 一本综合久久免费| 给我免费播放毛片高清在线观看| 亚洲成人精品中文字幕电影| 亚洲av成人精品一区久久| 免费观看人在逋| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 日本a在线网址| 色哟哟哟哟哟哟| 99久国产av精品| 99久久精品热视频| 亚洲人成网站高清观看| 床上黄色一级片| 757午夜福利合集在线观看| 99riav亚洲国产免费| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 成年女人毛片免费观看观看9| 男女床上黄色一级片免费看| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产黄片美女视频| 久久久国产成人免费| 国产一区二区在线观看日韩 | 一区二区三区高清视频在线| 亚洲人成伊人成综合网2020| 久久精品国产清高在天天线| 亚洲国产欧美网| 一区二区三区免费毛片| 男人舔奶头视频| 亚洲avbb在线观看| 亚洲无线在线观看| 亚洲av二区三区四区| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 精品国产美女av久久久久小说| 在线观看舔阴道视频| 午夜老司机福利剧场| 午夜免费成人在线视频| 两个人看的免费小视频| а√天堂www在线а√下载| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 老司机福利观看| АⅤ资源中文在线天堂| 国产乱人伦免费视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 久久精品国产清高在天天线| 无限看片的www在线观看| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产爱豆传媒在线观看| 在线播放国产精品三级| 嫩草影院精品99| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 首页视频小说图片口味搜索| 老汉色av国产亚洲站长工具| 网址你懂的国产日韩在线| 国产成人av教育| 色吧在线观看| 国产伦一二天堂av在线观看| 久9热在线精品视频| 久久精品国产自在天天线| 看黄色毛片网站| 男人的好看免费观看在线视频| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 成人欧美大片| 在线观看午夜福利视频| 国产成人系列免费观看| 99久久精品一区二区三区| 成人无遮挡网站| 亚洲精品日韩av片在线观看 | 色吧在线观看| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产成人aa在线观看| 国产免费av片在线观看野外av| 国产伦一二天堂av在线观看| 麻豆成人午夜福利视频| 精品国产三级普通话版| 久久久久免费精品人妻一区二区| 麻豆国产av国片精品| www.色视频.com| 99国产精品一区二区三区|