• <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 ?

    基于AlexNet 的手寫希臘字母識別研究*

    2021-05-20 12:07:14向本華
    通信技術(shù) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:模型

    向本華,王 徽

    (遼寧工程技術(shù)大學(xué),遼寧 葫蘆島 125105)

    0 引言

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是深度學(xué)習(xí)的重要算法之一,在深度學(xué)習(xí)中起著重要作用。CNN 模型主要包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。為了提取的特征更加豐富,網(wǎng)絡(luò)模型通常由一個或多個卷積層、池化層以及全連接層構(gòu)成。經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 有LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet以及DenseNet 等,但每個模型都有獨特的優(yōu)點與缺點[1]。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類問題比基于傳統(tǒng)的“預(yù)處理+特征提取+分類器”的方法識別效果更加良好,得到了廣泛應(yīng)用[2]。在計算機視覺、自然語言處理、醫(yī)療圖像處理、人臉識別、物體檢測以及手寫體文字識別等領(lǐng)域,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了突破性進展[3],并在手寫體識別應(yīng)用中更為突出,主要應(yīng)用于手寫體數(shù)字識別[4-6]、手寫體漢字識別[7-9]以及手寫體字母識別[10],同時在識別少數(shù)民族語言中獲得了良好的應(yīng)用。周毛克等人提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藏文手寫數(shù)字和字母識別研究[11],取得了良好的識別效果。閆茹等人提出的基于CNN 與有限狀態(tài)自動機的手寫體大寫金額識別[12],解決了手寫票據(jù)的識別問題;柳霄羽等人提出的基于CNN 手寫識別技術(shù)的智能作業(yè)批閱軟件的設(shè)計與開發(fā)[13],將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于作業(yè)的批閱,解決了智能化作業(yè)批閱的問題。在這些方面,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都取得了良好的應(yīng)用效果,而在手寫希臘字母識別方面還未發(fā)現(xiàn)相關(guān)的應(yīng)用研究。在手寫體識別中,由于數(shù)據(jù)采集方式不同,可分為脫機手寫體希臘字母識別和聯(lián)機手寫體希臘字母識別。因識別對象不同,所采用的識別方法也不相同。一般來說,脫機手寫體識別比聯(lián)機手寫體識別更加困難。本文主要研究脫機手寫體識別。

    希臘字母被廣泛用于數(shù)學(xué)、物理、科學(xué)、工程學(xué)和其他方面,通常被用為數(shù)學(xué)公式中的變量。希臘字母手寫體可分為數(shù)學(xué)體與希臘體。數(shù)學(xué)體指用于數(shù)學(xué)等學(xué)科中的希臘字母。希臘體指在希臘語中書寫的字母形式。該兩種手寫體形式通常都不一樣。由于數(shù)學(xué)等學(xué)科中的希臘字母一般是單獨存在的,而在希臘語中書寫的希臘字母是多個相連,且兩種手寫體中希臘字母的字形也有很大區(qū)別。因此,為了解決實際問題,本文主要研究識別數(shù)學(xué)等學(xué)科中的手寫希臘字母。

    本文組織結(jié)構(gòu)如下:第1 章節(jié)說明數(shù)據(jù)采集的過程及其預(yù)處理;第2 章節(jié)介紹AlexNet 模型;第3 章節(jié)進行實驗和結(jié)果分析;第4 章節(jié)總結(jié)全文,并對未來研究進行展望。

    1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

    1.1 數(shù)據(jù)采集

    在數(shù)據(jù)集采集和制作過程中,為了保證采集到的樣本有效,采用白紙來分別書寫大寫和小寫希臘字母。為了保證數(shù)據(jù)的多樣性,收集由60 余名學(xué)生書寫的樣本數(shù)據(jù)共170 余例,經(jīng)篩選后得150 余例有效數(shù)據(jù),并將其裁剪后進行數(shù)據(jù)標(biāo)注,分別得到24 個大寫希臘字母和24 個小寫希臘字母。部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本示例如圖1 所示。由于希臘字母中有一些大寫和小寫希臘字母的手寫體相似度極高,如Θ和θ、Κ 和κ、P 和ρ等,為了獲得更好的識別效果,將其分為兩個24 類分別進行訓(xùn)練和測試。

    圖1 數(shù)據(jù)樣本示例

    1.2 預(yù)處理

    由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及大量參數(shù),需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型。為了防止訓(xùn)練的模型發(fā)生過擬合,能夠更好地提取特征,提高模型的泛化能力和魯棒性,得到最佳模型,需要更加豐富的數(shù)據(jù)集。所以,采取數(shù)據(jù)增強的方法來擴充數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)增強的方法包括對圖像進行幾何變換(平移、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放)、調(diào)整亮度、調(diào)整對比度以及調(diào)整銳度等??紤]到手寫體希臘字母的特點,本文采取亮度增強、對比度增強、增加銳度以及調(diào)整色度4 種方法來擴充數(shù)據(jù)集,將大小寫希臘字母每一類數(shù)據(jù)都擴充到625 例,再將其按8:2 隨機劃分為訓(xùn)練集和測試集。大寫和小寫數(shù)據(jù)集數(shù)量信息都相同,詳見表1。

    2 AlexNet 模型

    針對希臘字母的手寫形式多變且較為復(fù)雜的情況,本文采用AlexNet 來對手寫希臘字母進行識別研究。AlexNet 模型在2012 年被提出,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型之一,也是LeNet 的一種更深更寬的改進模型。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共分為8 層,前5 層是卷積層,后3 層是全連接層,如圖2 所示,具體層結(jié)構(gòu)如圖3 所示。AlexNet 的提出對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著重大意義,具有以下優(yōu)點。首先,它使用了ReLU 函數(shù)作為CNN 的非線性激活函數(shù),代替了Sigmoid 和tanh 函數(shù),不僅加快了梯度下降,也減小了梯度消失和梯度爆炸的問題。其次,在全連接層中增加了Dropout 層,避免了模型的過擬合,提高了模型的泛化能力。再次,使用重疊最大池化,使得池化層單元網(wǎng)格之間有重疊區(qū)域,提高了特征精度,一定程度上也避免了過擬合問題。最后,使用局部響應(yīng)歸一化層,使得神經(jīng)元之間產(chǎn)生競爭關(guān)系并產(chǎn)生正反饋,從而響應(yīng)值較大的變得更大,響應(yīng)值較小的變得更小,同時增強了模型的泛化能力。

    表1 大小寫希臘字母數(shù)據(jù)集

    圖2 AlexNet 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖3 層結(jié)構(gòu)示意

    2.1 卷積層

    卷積層的主要作用是進行特征提取。卷積層內(nèi)每個神經(jīng)元都與前一層中鄰近區(qū)域的幾個神經(jīng)元相連,將該區(qū)域與過濾器進行卷積運算,然后按步長移動到下一個區(qū)域繼續(xù)卷積運算。重復(fù)此過程,最后得到卷積后的結(jié)果。區(qū)域的大小由卷積核的大小決定。該模型各卷積核的大小如圖3 所示。

    由卷積核的相關(guān)運算可知,隨著卷積操作增多,特征圖的尺寸會逐步減小。為了避免圖像變得很小,在卷積操作之前可以使用填充,并因此將卷積分為valid 卷積(即無填充)和same 卷積(即填充后輸出的圖像大小和輸入的大小一樣)。AlexNet 模型第一層卷積層使用valid 卷積,后4 層卷積層都使用same 卷積。單層卷積具體特征映射[4]如下:

    式中:ajL表示L層卷積后第j個神經(jīng)元的輸出;ωijL表示卷積核;bjL表示偏置。f(·)為神經(jīng)元激活函數(shù),這里采用ReLU 函數(shù),即:

    2.2 池化層

    池化層的主要作用是減小模型的尺寸,提高計算速度,同時提高模型的魯棒性。池化層可分為最大池化層和平均池化層。該模型采用最大池化,即取區(qū)域中值最大的像素點代表整個區(qū)域。池化層通常跟隨在卷積層之后,將卷積后的輸出作為輸入,根據(jù)池化的大小和步長,對區(qū)域里的像素點進行最大池化,最后得到輸出結(jié)果傳給下一層。池化層選取區(qū)域的方式與卷積層一樣,由池化大小和步長共同決定。該模型池化層大小和步長如圖3 所示。

    2.3 全連接層

    全連接層起到了分類器的作用。它的每個神經(jīng)元都與前一層中的全部神經(jīng)元完全相連,因此通常參數(shù)最多。全連接層可以將卷積層或池化層的局部信息整合起來,避免因特征所在位置的不同而導(dǎo)致對分類結(jié)果產(chǎn)生影響。

    3 實驗與結(jié)果分析

    3.1 實驗過程

    基于AlexNet 的手寫希臘字母識別過程的主要步驟如下。

    步驟1:將采集到的數(shù)據(jù)樣本進行數(shù)據(jù)增強;

    步驟2:將數(shù)據(jù)集按8:2 隨機分別劃分為訓(xùn)練集和測試集;

    步驟3:將訓(xùn)練集圖片進行歸一化處理后送入AlexNet 進行特征提取;

    步驟4:模型訓(xùn)練完成后,將測試集傳入訓(xùn)練好的模型進行預(yù)測,得到識別準(zhǔn)確率。

    將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000 1,迭代次數(shù)初始值設(shè)置為200,然后將大小寫手寫希臘字母分別進行模型訓(xùn)練。在模型訓(xùn)練中,當(dāng)損失函數(shù)收斂后,停止模型訓(xùn)練過程。此時,迭代次數(shù)為20,得到訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失值與迭代次數(shù)的關(guān)系曲線分別如圖4 和圖5 所示。由圖4 和圖5 可知,兩個網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度幾乎相同且較快,訓(xùn)練出的模型良好。

    圖4 大寫字母訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失值曲線

    圖5 小寫字母訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失值曲線

    3.2 實驗結(jié)果分析

    將大小寫希臘字母的測試集分別對訓(xùn)練好的兩個模型進行測試,總的測試效果如表2 所示。實驗結(jié)果顯示,針對大寫希臘字母和小寫希臘字母的識別準(zhǔn)確率分別達到98.27%和96.07%,說明將AlexNet 應(yīng)用于手寫希臘字母的識別效果顯著,能夠非常有效地提取到手寫希臘字母的特征,證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文字識別中的重要地位,具有一定的現(xiàn)實意義。

    表2 手寫希臘字母識別測試結(jié)果統(tǒng)計表

    由于希臘字母的書寫復(fù)雜程度不同,識別的準(zhǔn)確率也有所區(qū)別。為了更加詳細地說明識別的準(zhǔn)確率,分別對24 個大寫字母和小寫字母的每一類進行測試和分析,測試結(jié)果分別如圖6 和圖7 所示。

    圖6 大寫希臘字母識別準(zhǔn)確率

    圖7 小寫希臘字母識別準(zhǔn)確率

    根據(jù)結(jié)果顯示,各類希臘字母的識別效果有好有差。在大寫希臘字母中,類別9、21(Ι、Φ)的識別準(zhǔn)確率偏低,分別為0.872、0.912,其對應(yīng)錯誤識別字母(占比)集合分別為{Γ(12.5%)、Κ(12.5%)、Ε(75%)}和{Ζ(45.45%)、Ο(54.55%)}。在小寫希臘字母識別中,類別6、13、23(ζ、ν、ψ)的準(zhǔn)確率較低,分別為0.872、0.792、0.800,其對應(yīng)錯誤識別字母(占比)集合分別為{λ(6.25%)、ξ(6.25%)、χ(25%)、τ(62.5%)}和{θ(3.85%)、υ(96.15%)}和{φ(4%)、υ(4%)、ν(12%)、χ(80%)}。錯誤識別信息見表3。由結(jié)果顯示得,有些希臘字母的手寫體極為相似(如ψ和χ、ν和υ),或因書寫難度較大(如ζ、ξ)而導(dǎo)致書寫不準(zhǔn)確,或因書寫不當(dāng)而導(dǎo)致某些希臘字母識別效果較低。相似度大或書寫較難的數(shù)據(jù)樣本,如圖8 所示。因本文采用的數(shù)據(jù)集來源于自己采集,所以樣本數(shù)據(jù)的噪聲較少,樣本的多樣性還有待提高,需進一步改進數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練更好的網(wǎng)絡(luò)模型。

    表3 錯誤識別信息

    圖8 相似度大或書寫難數(shù)據(jù)樣本

    4 結(jié)語

    本文提出使用AlexNet 來對手寫希臘字母進行識別,結(jié)果顯示識別準(zhǔn)確率較高,在研究領(lǐng)域具有深入研究的潛在價值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文字識別領(lǐng)域中已經(jīng)越來越重要,并取得了很好的成果。為了達到更好的識別效果,在后續(xù)研究中可以采集更加多樣化的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練更優(yōu)的模型,或者對模型進行優(yōu)化和改進對數(shù)據(jù)的預(yù)處理方式來提升識別效果。為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試的時間消耗較長的問題,可以與其他方法結(jié)合,進一步提高識別的性能。

    猜你喜歡
    模型
    一半模型
    一種去中心化的域名服務(wù)本地化模型
    適用于BDS-3 PPP的隨機模型
    提煉模型 突破難點
    函數(shù)模型及應(yīng)用
    p150Glued在帕金森病模型中的表達及分布
    函數(shù)模型及應(yīng)用
    重要模型『一線三等角』
    重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計的漸近分布
    3D打印中的模型分割與打包
    成年人黄色毛片网站| 精品国产三级普通话版| 麻豆国产av国片精品| 变态另类丝袜制服| 亚洲最大成人中文| 毛片一级片免费看久久久久 | 成人一区二区视频在线观看| 欧美3d第一页| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲乱码一区二区免费版| 白带黄色成豆腐渣| 91在线观看av| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 亚洲精品在线观看二区| 午夜久久久久精精品| 一本久久中文字幕| 亚洲国产精品成人综合色| 最近视频中文字幕2019在线8| 久久欧美精品欧美久久欧美| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲美女搞黄在线观看 | 午夜福利在线在线| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲久久久久久中文字幕| 91精品国产九色| 毛片一级片免费看久久久久 | 久久精品综合一区二区三区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 在线观看av片永久免费下载| 免费在线观看影片大全网站| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 夜夜爽天天搞| 亚洲av免费在线观看| 久久精品人妻少妇| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 男女那种视频在线观看| 亚洲人成伊人成综合网2020| 夜夜爽天天搞| 久久久久久大精品| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 精品人妻偷拍中文字幕| 看免费成人av毛片| 成人欧美大片| 国产精品久久电影中文字幕| 国产人妻一区二区三区在| 中亚洲国语对白在线视频| 成人特级av手机在线观看| 久久久久久久久久黄片| 国产精品久久久久久精品电影| 免费电影在线观看免费观看| 成人三级黄色视频| 在线观看免费视频日本深夜| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 日本三级黄在线观看| 在线播放国产精品三级| 成人综合一区亚洲| 日韩欧美在线二视频| 热99re8久久精品国产| 美女 人体艺术 gogo| 麻豆精品久久久久久蜜桃| xxxwww97欧美| 美女高潮的动态| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| av国产免费在线观看| 黄色配什么色好看| 色综合婷婷激情| av在线亚洲专区| 日本熟妇午夜| 欧美+日韩+精品| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久久久久久久久久丰满 | 久久精品国产鲁丝片午夜精品 | 欧美+亚洲+日韩+国产| 日韩人妻高清精品专区| 国产三级在线视频| 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产伦一二天堂av在线观看| 在线播放无遮挡| 91狼人影院| 色综合色国产| 一个人看的www免费观看视频| 赤兔流量卡办理| 国产综合懂色| 久久久久久久久久久丰满 | 乱码一卡2卡4卡精品| 精品午夜福利视频在线观看一区| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 免费大片18禁| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产精品日韩av在线免费观看| 亚洲精品一区av在线观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 97人妻精品一区二区三区麻豆| 午夜福利高清视频| 亚洲成人免费电影在线观看| 成人国产综合亚洲| 国产亚洲精品av在线| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 别揉我奶头 嗯啊视频| 成人二区视频| aaaaa片日本免费| 国模一区二区三区四区视频| 久久久久久久精品吃奶| 国产成人a区在线观看| 日本黄色片子视频| 老司机福利观看| 久久久久性生活片| 午夜精品久久久久久毛片777| 嫁个100分男人电影在线观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 日韩欧美三级三区| 嫁个100分男人电影在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 观看美女的网站| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产成人影院久久av| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产中年淑女户外野战色| www.www免费av| 欧美激情在线99| 中亚洲国语对白在线视频| 一个人观看的视频www高清免费观看| 成年人黄色毛片网站| 国产69精品久久久久777片| 极品教师在线视频| 一级av片app| 午夜久久久久精精品| 国产欧美日韩精品一区二区| 中文字幕高清在线视频| 国产午夜精品论理片| av天堂中文字幕网| 91久久精品电影网| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲美女黄片视频| 亚洲av二区三区四区| 搡老熟女国产l中国老女人| 99久久九九国产精品国产免费| 精品一区二区三区人妻视频| 波野结衣二区三区在线| 国产男靠女视频免费网站| 在线观看av片永久免费下载| 22中文网久久字幕| 欧美日韩国产亚洲二区| 国产免费一级a男人的天堂| av中文乱码字幕在线| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 桃红色精品国产亚洲av| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲午夜理论影院| 五月伊人婷婷丁香| 国产精品久久久久久av不卡| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 热99在线观看视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 老司机福利观看| 不卡视频在线观看欧美| 3wmmmm亚洲av在线观看| 欧美zozozo另类| 成人鲁丝片一二三区免费| 久久久久久久久中文| 91久久精品电影网| 国产亚洲91精品色在线| 美女cb高潮喷水在线观看| 精品久久久久久久久久久久久| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产真实伦视频高清在线观看 | netflix在线观看网站| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚州av有码| 嫁个100分男人电影在线观看| 欧美国产日韩亚洲一区| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 欧美日韩精品成人综合77777| 我要搜黄色片| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产av在哪里看| 国产伦精品一区二区三区视频9| 免费无遮挡裸体视频| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产高潮美女av| 精品人妻1区二区| 少妇丰满av| 国产精品人妻久久久影院| 久久久久久大精品| 一本久久中文字幕| 亚洲avbb在线观看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 国产精品国产高清国产av| 在线观看av片永久免费下载| 99热网站在线观看| 精品久久久久久久久av| 中亚洲国语对白在线视频| 最近最新免费中文字幕在线| 午夜福利视频1000在线观看| 简卡轻食公司| 内地一区二区视频在线| 日日夜夜操网爽| 中文资源天堂在线| 国产极品精品免费视频能看的| 日本色播在线视频| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 69人妻影院| 成人午夜高清在线视频| 日韩人妻高清精品专区| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲无线观看免费| 欧美日韩黄片免| 色噜噜av男人的天堂激情| 在线观看美女被高潮喷水网站| 51国产日韩欧美| 最后的刺客免费高清国语| 国内精品宾馆在线| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国内精品美女久久久久久| 国产高清视频在线观看网站| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 日本五十路高清| 国产一级毛片七仙女欲春2| 欧美精品啪啪一区二区三区| 国产高潮美女av| 久久久久久久久久黄片| 亚洲av第一区精品v没综合| 国模一区二区三区四区视频| 欧美色欧美亚洲另类二区| 欧美最黄视频在线播放免费| 欧美人与善性xxx| 大型黄色视频在线免费观看| 在线免费观看的www视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 岛国在线免费视频观看| 亚洲成人久久爱视频| av在线老鸭窝| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲精品色激情综合| 日本 欧美在线| 亚洲一区高清亚洲精品| av在线老鸭窝| 91在线观看av| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产精品免费一区二区三区在线| 69av精品久久久久久| 校园春色视频在线观看| 成人欧美大片| 精品不卡国产一区二区三区| 久久欧美精品欧美久久欧美| a级一级毛片免费在线观看| 能在线免费观看的黄片| 国产 一区 欧美 日韩| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 身体一侧抽搐| 欧美日韩精品成人综合77777| 毛片一级片免费看久久久久 | 午夜老司机福利剧场| 久久九九热精品免费| 在线看三级毛片| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产午夜精品论理片| 久久精品91蜜桃| 少妇人妻一区二区三区视频| 97超视频在线观看视频| 午夜亚洲福利在线播放| 1024手机看黄色片| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 联通29元200g的流量卡| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 欧美一区二区精品小视频在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 亚洲内射少妇av| 亚洲精品影视一区二区三区av| 韩国av在线不卡| 日本一本二区三区精品| 精品不卡国产一区二区三区| 免费高清视频大片| 成人性生交大片免费视频hd| 校园人妻丝袜中文字幕| 麻豆成人午夜福利视频| 国产av麻豆久久久久久久| 欧美日本亚洲视频在线播放| 欧美zozozo另类| 99热这里只有是精品50| 在线观看免费视频日本深夜| 深夜精品福利| 精品人妻偷拍中文字幕| 色5月婷婷丁香| 欧美日本亚洲视频在线播放| 欧美zozozo另类| 亚洲在线自拍视频| 亚洲精品亚洲一区二区| 91在线精品国自产拍蜜月| 99久久成人亚洲精品观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 日本色播在线视频| 伦理电影大哥的女人| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 悠悠久久av| 深爱激情五月婷婷| 色尼玛亚洲综合影院| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 亚洲中文字幕日韩| 久久久久九九精品影院| 婷婷精品国产亚洲av| 国产伦人伦偷精品视频| 国产免费男女视频| 欧美日韩乱码在线| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 全区人妻精品视频| 欧美成人a在线观看| 国产伦在线观看视频一区| 久久久久久久午夜电影| 中文字幕高清在线视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产私拍福利视频在线观看| 级片在线观看| 久久中文看片网| 亚洲第一电影网av| 久久久久久久久大av| 亚洲avbb在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 国产大屁股一区二区在线视频| 成人国产麻豆网| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 高清在线国产一区| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲av不卡在线观看| 神马国产精品三级电影在线观看| 一进一出抽搐动态| 又粗又爽又猛毛片免费看| 日韩亚洲欧美综合| 一进一出抽搐gif免费好疼| 亚洲av免费高清在线观看| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲精华国产精华精| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产精品久久久久久av不卡| 欧美不卡视频在线免费观看| 最近最新免费中文字幕在线| 在线观看免费视频日本深夜| 久久国内精品自在自线图片| 国产免费一级a男人的天堂| 久久九九热精品免费| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 色播亚洲综合网| 国产精品不卡视频一区二区| 精品久久国产蜜桃| 国产精品久久电影中文字幕| 色综合亚洲欧美另类图片| 欧美国产日韩亚洲一区| 国产91精品成人一区二区三区| 日韩欧美国产在线观看| 精品乱码久久久久久99久播| 成人综合一区亚洲| 国产精品日韩av在线免费观看| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲三级黄色毛片| 久久久久久久午夜电影| 国产精品不卡视频一区二区| 校园人妻丝袜中文字幕| 婷婷亚洲欧美| 中国美女看黄片| 日本成人三级电影网站| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲成人久久性| av女优亚洲男人天堂| 国内精品宾馆在线| 色av中文字幕| avwww免费| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 久久久成人免费电影| 国产av一区在线观看免费| 色综合亚洲欧美另类图片| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 深夜精品福利| 免费一级毛片在线播放高清视频| 乱人视频在线观看| 久久久久久久久久成人| 亚洲av熟女| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 性插视频无遮挡在线免费观看| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 日本 欧美在线| 日本成人三级电影网站| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 欧美性猛交黑人性爽| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 亚洲无线在线观看| 搞女人的毛片| 99久久无色码亚洲精品果冻| 国产精品久久久久久久电影| 97热精品久久久久久| 伦精品一区二区三区| 日本a在线网址| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 日本a在线网址| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 一区二区三区免费毛片| 免费观看在线日韩| 亚洲人与动物交配视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 久久精品国产亚洲av天美| 色综合亚洲欧美另类图片| av在线老鸭窝| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 午夜日韩欧美国产| а√天堂www在线а√下载| 国产毛片a区久久久久| 精品久久久久久久末码| av在线蜜桃| bbb黄色大片| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 免费看日本二区| 最新中文字幕久久久久| 真实男女啪啪啪动态图| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 欧美人与善性xxx| 欧美在线一区亚洲| 一区二区三区激情视频| 久99久视频精品免费| 午夜免费成人在线视频| 成熟少妇高潮喷水视频| 99久久中文字幕三级久久日本| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 欧美日韩国产亚洲二区| 嫩草影院入口| 12—13女人毛片做爰片一| 午夜激情欧美在线| www日本黄色视频网| 精品久久久久久久久久久久久| 97超视频在线观看视频| 看黄色毛片网站| 校园人妻丝袜中文字幕| 女同久久另类99精品国产91| 可以在线观看的亚洲视频| 精品无人区乱码1区二区| 伦精品一区二区三区| 亚洲av成人av| 精品日产1卡2卡| 国产三级在线视频| 免费看美女性在线毛片视频| 精品欧美国产一区二区三| 欧美日韩综合久久久久久 | 亚洲欧美精品综合久久99| 国产精品福利在线免费观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 在线天堂最新版资源| 成人av一区二区三区在线看| 日韩欧美在线乱码| 国产成人福利小说| 窝窝影院91人妻| 麻豆国产97在线/欧美| 九色国产91popny在线| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲图色成人| 午夜福利欧美成人| 又爽又黄无遮挡网站| av中文乱码字幕在线| 久久久国产成人免费| 日韩中文字幕欧美一区二区| 国产精品久久视频播放| 亚洲av五月六月丁香网| 一夜夜www| 伦精品一区二区三区| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 99热精品在线国产| 欧美激情国产日韩精品一区| 九九热线精品视视频播放| 99热精品在线国产| 亚洲18禁久久av| 国产成人a区在线观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产精品永久免费网站| 色噜噜av男人的天堂激情| 免费看日本二区| 亚洲成人精品中文字幕电影| 很黄的视频免费| 亚洲 国产 在线| 在线免费观看不下载黄p国产 | 夜夜夜夜夜久久久久| 婷婷六月久久综合丁香| 国产精品野战在线观看| 欧美zozozo另类| 国产一级毛片七仙女欲春2| 在线看三级毛片| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 亚洲在线自拍视频| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲专区国产一区二区| 国产麻豆成人av免费视频| 久久精品国产自在天天线| 久久久久久久亚洲中文字幕| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲中文字幕日韩| 久久99热6这里只有精品| 草草在线视频免费看| 成人欧美大片| 欧美在线一区亚洲| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产精品久久久久久久久免| 国产成年人精品一区二区| av在线亚洲专区| www.www免费av| 神马国产精品三级电影在线观看| 国产精品永久免费网站| 露出奶头的视频| 亚洲经典国产精华液单| 51国产日韩欧美| 热99在线观看视频| 波多野结衣巨乳人妻| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 亚洲国产精品久久男人天堂| 国产成人福利小说| 欧美不卡视频在线免费观看| 精品人妻熟女av久视频| 国产不卡一卡二| 窝窝影院91人妻| 成人午夜高清在线视频| 欧美一区二区精品小视频在线| 色av中文字幕| 男女边吃奶边做爰视频| 看十八女毛片水多多多| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲美女视频黄频| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 波多野结衣高清无吗| 久久久久久久久久久丰满 | 啦啦啦观看免费观看视频高清| 日本爱情动作片www.在线观看 | 国产一区二区在线av高清观看| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产不卡一卡二| 成人欧美大片| 亚洲五月天丁香| 亚洲av中文av极速乱 | 色综合站精品国产| av天堂中文字幕网| xxxwww97欧美| 88av欧美| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 国产真实乱freesex| 男女下面进入的视频免费午夜| 99久久精品一区二区三区| 免费搜索国产男女视频| 亚洲av中文av极速乱 | 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 精品不卡国产一区二区三区| 国产视频内射| 国产高清视频在线观看网站| 国产精品国产高清国产av| 乱系列少妇在线播放| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲自拍偷在线| 精品久久久噜噜| 岛国在线免费视频观看| 大型黄色视频在线免费观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 日韩欧美免费精品| 悠悠久久av| 日韩欧美在线二视频| 露出奶头的视频| av.在线天堂| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国国产精品蜜臀av免费| 在线观看免费视频日本深夜| 又爽又黄无遮挡网站| 99在线人妻在线中文字幕| h日本视频在线播放| 在线看三级毛片| 日本精品一区二区三区蜜桃| 欧美不卡视频在线免费观看| 韩国av在线不卡| 88av欧美| 成年版毛片免费区| 亚洲人成伊人成综合网2020| 88av欧美| 国产精品国产高清国产av| 午夜激情福利司机影院| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 久久中文看片网| 黄色配什么色好看| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 在线免费观看的www视频| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产麻豆成人av免费视频| 高清日韩中文字幕在线| 欧美精品啪啪一区二区三区| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 日韩欧美三级三区| 99久久九九国产精品国产免费| aaaaa片日本免费| 国产男人的电影天堂91| 国产精品1区2区在线观看.| 性欧美人与动物交配| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲精品国产成人久久av| 欧美日韩黄片免| 久久精品国产亚洲av天美| 日本免费a在线| 欧美一区二区精品小视频在线| 老师上课跳d突然被开到最大视频|