• <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Adaboost的膚色分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2022-08-15 02:45:24薛賓田
    電子制作 2022年15期
    關(guān)鍵詞:色彩分類

    薛賓田

    (河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 信息工程學(xué)院,河南鄭州,450053)

    0 引言

    在進(jìn)行人臉檢查時(shí)往往會(huì)有非常復(fù)雜的背景,這些背景會(huì)影響人臉檢查的結(jié)果。如果能夠在此前將復(fù)雜背景盡可能過濾掉,就可以減少復(fù)雜背景對人臉檢測算法的影響。由于復(fù)雜背景的顏色和人的皮膚顏色具有很大的不同,所以在人臉檢測前進(jìn)行膚色分割預(yù)處理是可行的。

    膚色分割算法一般分為兩類,一種是閾值分割,另一種其他分割方法。有閾值的膚色分割一般使用基于直方圖或者高斯模型的方法,但是分割結(jié)果的好壞和設(shè)置的閾值有關(guān)。也有自適應(yīng)的閾值分割,如文獻(xiàn)使用real Adaboost算法首先求出圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的膚色相似度,然后使用大律法確定分割閾值,但是該算法時(shí)間復(fù)雜度太高。Adaboost算法的時(shí)間復(fù)雜度比real Adaboost算法低,而且Adaboost算法直接將膚色分為膚色和非膚色兩類,而real Adaboost還要設(shè)置閾值,所以基于Adaboost膚色分割簡潔高效,且更具有魯棒性。

    1 Adaboost算法原理

    對于二分類問題,求出能夠?qū)⒁粋€(gè)訓(xùn)練樣本準(zhǔn)確分開的強(qiáng)分類器比較困難,即該分類器的錯(cuò)誤率較低,而求出一個(gè)弱分類器比較容易,錯(cuò)誤率高于50%的分類器為弱分類器。介于這一事實(shí),如果能夠使用弱分類和多個(gè)訓(xùn)練集合來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)分類,那么二分類問題便得到解決,而Adaboost算法便是這樣一種算法[1~2]。通過在同一個(gè)樣本集,不同分布概率的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上運(yùn)行Adaboost算法得到一系列的弱分類器并計(jì)算該分類器的錯(cuò)誤率,然后通過線性組合將這些弱分類器和該分類器權(quán)重構(gòu)成一個(gè)分類較精確的強(qiáng)分類器。弱分類的提取是在同一個(gè)樣本上進(jìn)行的,但是每次這些樣本的分布是不同的,Adaboost算法針對不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布通過學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)一系列弱分類器。

    對于Adaboost算法來說,有兩個(gè)問題需要解決:一是在每輪訓(xùn)練過程中如何改變訓(xùn)練樣本的權(quán)值或者概率分布;二是通過何種方法將這些得到的弱分類器組成一個(gè)具有較低錯(cuò)誤率的強(qiáng)分類器。在Adaboost算法計(jì)算過程中,算法會(huì)有針對的調(diào)整一些樣本的權(quán)值,例如上次被錯(cuò)誤分類的本次會(huì)重點(diǎn)關(guān)注,也就是加大權(quán)值,而上次被正確分類的那么說明其容易區(qū)分,本次分類就會(huì)減少其權(quán)值[3]。在這一輪訓(xùn)練過程中那些更加難以區(qū)分的樣本權(quán)重得到提升,而特征比較明顯的樣本即較容易區(qū)分樣本權(quán)重不再受重視。當(dāng)我們得到許多弱分類器后便可以將他們組合起來形成一個(gè)非常有用的分類器,雖然每個(gè)弱分類器作用不大,但是當(dāng)把他們集合起來并可以做出正確的分類,根據(jù)每個(gè)弱分類器錯(cuò)誤率的大小來確定每個(gè)分類器的權(quán)值,如果弱分類器錯(cuò)誤率高那么權(quán)值小,反之權(quán)值大,即弱分類器的權(quán)值和錯(cuò)誤率成反比。Adaboost算法示意圖如圖 1 所示。

    圖1 Adaboost算法示意圖

    在Adaboost算法示意圖中,左邊的柱狀圖是數(shù)據(jù)集,其中直方圖中每個(gè)條狀的不同長度表示不同的權(quán)重。在經(jīng)過一次迭代后求出一個(gè)分類并計(jì)算出該分類器的錯(cuò)誤率,該分類器的權(quán)重通過其分類錯(cuò)誤率可以得到,且權(quán)重與分類錯(cuò)誤率成反比。每個(gè)三角形中的值為該分類器的權(quán)重,最后通過線性求和得到最后強(qiáng)分類器表達(dá)式。

    2 改進(jìn)的膚色分類算法

    2.1 膚色分類器顏色空間選取

    膚色分割主要是用膚色分類器實(shí)現(xiàn)。人臉膚色分類器的選取主要包括顏色空間的選取和弱分類器的構(gòu)造兩個(gè)步驟。首先是顏色空間的選取,如RGB色彩空間、HSV色彩空間和YCbCr色彩空間等[4~5],合適的顏色空間將使膚色具有較強(qiáng)的聚類性,這對膚色分割具有決定性的作用。其次是分類器的選擇,合適的分類器將可以直接將膚色與環(huán)境區(qū)分開。

    人對色彩的感知主要通過色彩的色度、亮度和飽和度來區(qū)分。其中色度和光波的長度有關(guān),它代表顏色的基本信息,能夠用來區(qū)分不同的色彩;亮度表示人眼感覺到的相對明亮程度,它是顏色光譜的功率;飽和度是指各種色彩在光線中所在的比重,顏色種類越多飽和度越底。在計(jì)算機(jī)中色彩信息使用顏色空間來表示,不同的顏色空間側(cè)重點(diǎn)不同。

    (1)RGB顏色空間

    RGB顏色空間是由紅色、綠色和藍(lán)色三種基色來表示,通過改變?nèi)嫉谋壤梢缘玫讲煌念伾?。RGB顏色空間可以認(rèn)為是三維空間坐標(biāo)系中一個(gè)邊長為255的立方體,三維空間中三個(gè)坐標(biāo)軸上的值表示紅、綠、藍(lán)三基色在RGB空間的值,立方體內(nèi)沒一點(diǎn)代表RGB空間中的一種顏色。

    RGB顏色空間的設(shè)計(jì)主要是為了適應(yīng)計(jì)算機(jī)圖像系統(tǒng)方便各種顏色的表示。由于RGB顏色空間中紅、綠、藍(lán)三基色間的聯(lián)系太過于緊密,這使得一些圖像處理算法難以設(shè)計(jì)和執(zhí)行,許多技術(shù)比如顏色直方圖,只能用在色彩變化比較劇烈的圖像上才起作用。

    (2)HSV顏色空間

    HSV(Hue, Saturation, Value)是根據(jù)顏色的直觀性為特點(diǎn)提出的一種顏色空間。HSV色彩空間構(gòu)建原理和人眼對現(xiàn)實(shí)中的色彩感知過程類似,人眼通過感受像素的亮度、色調(diào)和飽和度來判斷像素顏色。在HSV色彩空間中H、S、V分別指色調(diào)、飽和度和亮度三個(gè)分量,三個(gè)分量互不相關(guān)。其中色調(diào)分量是指顏色信息的外觀,是人的視覺系統(tǒng)對顏色種類的感覺,色調(diào)用角度來度量,取值范圍為0~360 。飽和度分量是指各種顏色分量所占的百分比即顏色的純度,取值范圍為0.1~1.0,值越大顏色越飽和,飽和度在人的視覺系統(tǒng)中表現(xiàn)為顏色的濃或淡。亮度分量指顏色在人眼觀測時(shí)的相對明暗程度,亮度的取值范圍為255(白色)~0(黑色)。

    HSV分量值的計(jì)算,首先需要對RGB色彩空間進(jìn)行歸一化處理,亮度V等于R,G,B歸一化后的最大值,而色度H和飽和度S則要經(jīng)過復(fù)雜的計(jì)算得到。由于從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間的計(jì)算需要對歸一化后的三個(gè)分量大小進(jìn)行判斷來確定亮度分量,所以轉(zhuǎn)換復(fù)雜計(jì)算量大,而且當(dāng)圖像飽和度低時(shí)轉(zhuǎn)換得到的色調(diào)并不穩(wěn)定,所以HSV顏色空間一般不能應(yīng)用到要求精確高和計(jì)算速度快的系統(tǒng)。

    (3)YCbCr/YUV顏色空間

    YCbCr顏色空間主要應(yīng)用在消費(fèi)類視頻產(chǎn)品中。YCbCr中Y是指亮度分量即光的濃度,Cb(Blue-Y)指藍(lán)色色度分量即藍(lán)色的濃度偏移量,而Cr(Red-Y)指紅色色度分量即紅色的濃度偏移量。在YCbCr色彩空間中根據(jù)三個(gè)分量在采樣是所占的比例不同形成了不同的存儲(chǔ)格式常用的YCbCr比例格式有4:2:0,4:2:2,4:4:4。這些采樣的依據(jù)主要是根據(jù)人眼對Y分量更加敏感,對于色度分量的減少并不影響人的視覺效果,而且可以減少圖像存儲(chǔ)使用的空間。從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr色彩空間線性轉(zhuǎn)換關(guān)系為:

    (4)色彩空間的選取

    膚色分割對圖像的色彩空間有兩個(gè)要求。首先在該色彩空間中亮度分量和色調(diào)分量能夠分離且相互獨(dú)立,這樣可以減少光照變化對膚色色調(diào)的影響,保證對膚色分割的穩(wěn)定性。其次,膚色顏色的色調(diào)分量在該色彩空間中具有聚類特征,通過某種分類方法能夠比較準(zhǔn)確的將膚色與非膚色分類。如果色彩空間滿足以上兩個(gè)條件,膚色分割算法在該顏色空間就可以得到較好膚色分割效果。

    在RGB色彩空間中,三基色都包含有亮度信息,當(dāng)光照變化時(shí)三基色顏色都會(huì)有變化,膚色分割容易受光照變化影響。當(dāng)對RGB顏色分量進(jìn)行歸一化后雖然減少了亮度分量,但是仍然會(huì)受到光照影響,因此RGB色彩空間和歸一化后的RGB都不適合作為膚色分割色彩空間。

    HSV 和 YCbCr 兩個(gè)色彩空間亮度分量和色度分量是相互獨(dú)立的,但是HSV色彩空間的三個(gè)分量是由R,G,B分量經(jīng)過非線性計(jì)算得到的,需要多次比較R,G,B分量大小,計(jì)算效率低,而且HSV中存在部分點(diǎn)對RGB色彩空間微小的變化會(huì)有劇烈的反應(yīng),使HSV顏色空間表現(xiàn)的很不穩(wěn)定。而YCbCr空間的三個(gè)分量是由R,G,B三個(gè)分量經(jīng)過線性變換得到的,計(jì)算效率高。

    經(jīng)過對三種色彩空間的分析總結(jié)出YCbCr顏色空間具有以下優(yōu)勢:

    (1)YCbCr色彩空間中亮度分量與色度分量相互獨(dú)立的。

    (2)從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為YCbCr色彩空間是線性變換,相比于HSV的非線性轉(zhuǎn)換更據(jù)有優(yōu)勢。

    (3)YCbCr色彩空間的構(gòu)成和人類視覺的色彩的認(rèn)知過程具有相似性。

    (4)人臉膚色在YCbCr空間具有很好的一致性和聚類性。如圖 2 所示。使用膚色和非膚色數(shù)據(jù)來自SFA(A Human Skin Image Database based on FERET and AR Facial Image)人臉膚色數(shù)據(jù)庫。圖 2(a) 表示膚色在YCbCr空間分布,圖 2(b)表示非膚色分布,對比兩幅圖像可以發(fā)現(xiàn)膚色像素和非膚色像素在YCbCr色彩空間中的Cb和Cr分量分別在不同的區(qū)域具有聚類的特點(diǎn)。在YCbCr色彩空間通過分類算法可以將膚色和非膚色進(jìn)行分類。

    圖2 YCbCr色彩空間膚色與非膚色分布圖

    2.2 膚色弱分類器的構(gòu)建

    本文訓(xùn)練膚色分類器采用的數(shù)據(jù)來自SFA(A Human Skin Image Database based on FERET and AR Facial Image)人臉膚色數(shù)據(jù)庫,該人臉膚色數(shù)據(jù)庫包含人臉側(cè)面和正面在不同光照條件下的人臉圖像,其中有白色人種、黃色人種和黑色人種,共有1118個(gè)人臉圖像,從這些圖像中采樣得到8944個(gè)大小為35×35的樣本,其中3354個(gè)膚色樣本,5590個(gè)非膚色樣本。這些數(shù)據(jù)中,膚色像素點(diǎn)共計(jì)4108650個(gè),非膚色像素點(diǎn)共計(jì)6847750個(gè),對膚色樣本的Cb,Cr分量統(tǒng)計(jì)可以得到Cb和Cr色度分量的分布范圍:126

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示所有的膚色點(diǎn)都分布在左上角定點(diǎn)為(85,175),右下角頂點(diǎn)為(129,126)一個(gè)矩形內(nèi),但膚色像素坐標(biāo)的分布范圍不能使用多個(gè)分段線性方程來表示,多個(gè)分段線性函數(shù)組成的一個(gè)密閉凸多邊形區(qū)間表示多維線性分類器。圓形分類器可以解決這種非凸多邊形范圍描述問題,所以本文選用圓形作為膚色弱分類器。

    在矩形區(qū)域內(nèi),以每個(gè)像素點(diǎn)為圓心,以r為半徑,作為一個(gè)圓形弱分類器,r的取值范圍為,小于膚色矩形的一半,大于膚色區(qū)域的十分之一,即5 < r < 25。這樣弱分類器總數(shù)為45000個(gè),其數(shù)學(xué)描述為:

    式(2)中 X代表待分類像素,Cb和Cr代表矩形區(qū)域內(nèi)每個(gè)點(diǎn)Cb,Cr分量值,r為圓形弱分類器半徑。對分類器的幾何意義為,如果當(dāng)前像素點(diǎn)在該弱分類器內(nèi)部則判斷為膚色即 h 等于1,否則h 等于0。

    2.3 改進(jìn)膚色分割算法實(shí)現(xiàn)

    通過分析Adaboost算法流程和各種色彩空間的特點(diǎn),本文選擇使用YCbCr顏色空間描述膚色像素值,并選擇圓形圖像作為弱分類器來判斷像素點(diǎn)的類別。經(jīng)過Adaboost算法學(xué)習(xí)得到強(qiáng)膚色分類器 ()Gx,將待分類像素值作為強(qiáng)分類器的輸入?yún)?shù),經(jīng)過分類器判斷得到分類結(jié)果。強(qiáng)分類器結(jié)果由每個(gè)弱分類器權(quán)重和投票來決定,如果概率和大于0判斷為膚色,即 ()1Gx= ,反之為非膚色。

    膚色分割算法實(shí)現(xiàn)的總過程可以分為幾個(gè)步驟如圖 3 所示。

    圖3 膚色分割算法實(shí)現(xiàn)流程

    3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    針對一副人臉圖像,我們進(jìn)行了膚色分割實(shí)驗(yàn)。為了對比,我們也進(jìn)行了基于混合高斯模型的實(shí)驗(yàn),并設(shè)置了不同的閾值進(jìn)行對比。

    3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4和5所示。

    圖4 GMM膚色模型分割結(jié)果

    圖4是基于混合高斯模型的膚色分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖4 (a)為閾值取0.75的分割結(jié)果(假設(shè)概率密度大于0.75的像素點(diǎn)為膚色),圖4(b)為閾值取0.9的分割結(jié)果;從結(jié)果可以看出,閾值對膚色分割結(jié)果有很大的影響。

    圖5是本文膚色分割算法,可以看出,本文算法結(jié)果要優(yōu)于高斯混合模型的結(jié)果。

    圖5 本文算法膚色分割結(jié)果

    3.2 實(shí)驗(yàn)分析

    從表1可以看出,本文膚色分類算法獲得的正確率是92.54%,虛警率是1.84%。雖然本文算法的真正類率和基于高斯混合模型的膚色分割算法的閾值取0.75時(shí)相比,稍微低一點(diǎn),但是本文算法對于不同的圖像都具有較高的檢測率同時(shí)虛警率較低。

    表1 膚色分割錯(cuò)誤率 %

    從圖4和表1可以看出,使用高斯混合模型時(shí),若閾值較小時(shí)基本全部膚色被正確分類,但是一些類似于膚色的像素點(diǎn)也被錯(cuò)誤分類為膚色,虛警率增加;當(dāng)閾值較大時(shí),漏檢率增加。因此膚色分割結(jié)果好壞取決于閾值的設(shè)置,而一旦閾值固定,則要么虛警率高,要么漏檢率高。但是目前并沒有很好地算法可以算出合適的閾值使用于所有情況。。

    從圖5和表1可以看出,由于本文的膚色分類器是從膚色數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)得到,因此不需設(shè)閾值便可以實(shí)現(xiàn)膚色分割;其檢測率與混合高斯模型相近,但虛警率和漏檢率都有下降。

    以上分析表明,與混合高斯模型相比,本文算法不需要設(shè)置閾值且具有較好的分割效果。

    4 總結(jié)

    針對膚色分割問題,首先分析了傳統(tǒng)基于概率的膚色分割的缺點(diǎn),然后提出了基于Adaboost算法的膚色分割,并對各種色彩空間進(jìn)行分析和對比,對膚色在YCbCr色彩空間的分布規(guī)律進(jìn)行了分析,最后確定選擇YCBCr色彩空間并使用圓形作為膚色弱分類器。通過Adaboost算法,在大量膚色和非膚色的樣本中進(jìn)行學(xué)習(xí),得到了膚色的強(qiáng)分類器。最后本文通過實(shí)驗(yàn)把本文算法和其他算法進(jìn)行對比論證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分證明了本文算法的有效性和魯棒性。雖然這對大部分情況本文的膚色分割算法表現(xiàn)良好,但是當(dāng)人臉受到光照變化影響時(shí)會(huì)有一些部位判斷錯(cuò)誤,所以后續(xù)如何消除光照變化的影響是本文改進(jìn)部分。

    猜你喜歡
    色彩分類
    分類算一算
    垃圾分類的困惑你有嗎
    大眾健康(2021年6期)2021-06-08 19:30:06
    分類討論求坐標(biāo)
    秋天的色彩
    繽紛夏日
    數(shù)據(jù)分析中的分類討論
    教你一招:數(shù)的分類
    神奇的色彩(上)
    春天的色彩
    色彩當(dāng)?shù)?俘獲夏日
    Coco薇(2015年5期)2016-03-29 23:18:25
    国产毛片a区久久久久| 一本久久中文字幕| 亚洲国产精品成人综合色| 狠狠狠狠99中文字幕| 一夜夜www| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 色综合站精品国产| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲五月天丁香| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 久久九九热精品免费| 两性夫妻黄色片| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产美女午夜福利| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 色视频www国产| 亚洲人成伊人成综合网2020| 成人鲁丝片一二三区免费| 日韩欧美国产在线观看| xxx96com| 欧美高清成人免费视频www| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 不卡av一区二区三区| 亚洲熟女毛片儿| 91字幕亚洲| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 网址你懂的国产日韩在线| 色老头精品视频在线观看| 亚洲精品在线美女| 12—13女人毛片做爰片一| 日韩免费av在线播放| 亚洲专区中文字幕在线| 美女午夜性视频免费| 久久久久久久久久黄片| 淫秽高清视频在线观看| 18禁美女被吸乳视频| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 日韩有码中文字幕| 狂野欧美激情性xxxx| 国产高清videossex| 日本免费a在线| 12—13女人毛片做爰片一| 午夜福利高清视频| 久久精品人妻少妇| 搡老岳熟女国产| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 91av网一区二区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆 | 亚洲熟妇熟女久久| 欧美zozozo另类| 给我免费播放毛片高清在线观看| 免费观看的影片在线观看| 亚洲人成伊人成综合网2020| 久久久国产成人精品二区| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 伦理电影免费视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久久久免费精品人妻一区二区| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲精品一区av在线观看| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 男人舔女人下体高潮全视频| 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲精品粉嫩美女一区| 久久久国产精品麻豆| 亚洲九九香蕉| 51午夜福利影视在线观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 黄片大片在线免费观看| 国产欧美日韩一区二区精品| 久久久国产成人精品二区| www.熟女人妻精品国产| 天堂网av新在线| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产毛片a区久久久久| 亚洲精品在线美女| 亚洲成人中文字幕在线播放| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 九九热线精品视视频播放| 亚洲七黄色美女视频| 成人无遮挡网站| 亚洲成av人片免费观看| 欧美3d第一页| 国产 一区 欧美 日韩| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 少妇的逼水好多| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 又粗又爽又猛毛片免费看| 最新中文字幕久久久久 | 久久久久国内视频| 午夜激情欧美在线| 制服人妻中文乱码| 亚洲av成人一区二区三| 国产一级毛片七仙女欲春2| 午夜影院日韩av| 他把我摸到了高潮在线观看| 免费大片18禁| 亚洲欧美日韩高清专用| 亚洲国产精品久久男人天堂| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲色图av天堂| 成人国产一区最新在线观看| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 欧美成人性av电影在线观看| 香蕉国产在线看| 国产欧美日韩一区二区三| 一区二区三区激情视频| 亚洲真实伦在线观看| 亚洲片人在线观看| 国产黄a三级三级三级人| 日日干狠狠操夜夜爽| 最近最新中文字幕大全免费视频| 午夜免费激情av| 中出人妻视频一区二区| 脱女人内裤的视频| h日本视频在线播放| 国产高清视频在线播放一区| 久久久国产欧美日韩av| 深夜精品福利| 成人午夜高清在线视频| 一进一出抽搐动态| 日韩欧美国产在线观看| 亚洲专区字幕在线| 亚洲熟女毛片儿| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 舔av片在线| 十八禁人妻一区二区| 国产亚洲欧美98| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 国产精品一区二区精品视频观看| 久久久久久九九精品二区国产| 婷婷六月久久综合丁香| 国产三级黄色录像| 色精品久久人妻99蜜桃| 两人在一起打扑克的视频| 成人欧美大片| 国产精品亚洲一级av第二区| 最新中文字幕久久久久 | 国产黄片美女视频| 国产精品综合久久久久久久免费| 欧美在线黄色| 综合色av麻豆| 亚洲欧美日韩高清专用| 天堂影院成人在线观看| 国产精品1区2区在线观看.| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 国产精品,欧美在线| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产成人av教育| av黄色大香蕉| 欧美激情久久久久久爽电影| 一区二区三区高清视频在线| 日本 av在线| 国产一区二区激情短视频| 桃红色精品国产亚洲av| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产免费男女视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 国产69精品久久久久777片 | 老司机深夜福利视频在线观看| 午夜视频精品福利| 91麻豆精品激情在线观看国产| 亚洲七黄色美女视频| 国内精品久久久久久久电影| 中文字幕久久专区| 国产精品一区二区精品视频观看| 免费看a级黄色片| 波多野结衣高清作品| 免费观看人在逋| 桃色一区二区三区在线观看| 久久久久久久久免费视频了| 国产伦一二天堂av在线观看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 草草在线视频免费看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 久久午夜亚洲精品久久| aaaaa片日本免费| xxx96com| 免费av不卡在线播放| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 久久久水蜜桃国产精品网| 免费搜索国产男女视频| 老司机午夜十八禁免费视频| 最新美女视频免费是黄的| 午夜成年电影在线免费观看| 国产av麻豆久久久久久久| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 午夜视频精品福利| 国产精品久久久久久精品电影| 久久精品影院6| 亚洲五月婷婷丁香| 精品久久蜜臀av无| 亚洲最大成人中文| 无遮挡黄片免费观看| 免费大片18禁| aaaaa片日本免费| 99热这里只有是精品50| 亚洲色图av天堂| 欧美在线黄色| 免费观看人在逋| 亚洲成a人片在线一区二区| 可以在线观看毛片的网站| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 国产黄色小视频在线观看| 老司机午夜十八禁免费视频| 成人精品一区二区免费| 久久精品91蜜桃| 他把我摸到了高潮在线观看| 99久久无色码亚洲精品果冻| 欧美中文日本在线观看视频| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 一a级毛片在线观看| 狠狠狠狠99中文字幕| e午夜精品久久久久久久| 看片在线看免费视频| 亚洲电影在线观看av| 1024香蕉在线观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 成熟少妇高潮喷水视频| 韩国av一区二区三区四区| 一进一出抽搐gif免费好疼| 国产91精品成人一区二区三区| 亚洲黑人精品在线| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 国产成人精品无人区| 两性夫妻黄色片| 一级毛片女人18水好多| 国内精品美女久久久久久| 久久精品影院6| 真人一进一出gif抽搐免费| 亚洲天堂国产精品一区在线| 在线观看66精品国产| 国产男靠女视频免费网站| 一个人免费在线观看电影 | 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 麻豆国产97在线/欧美| av片东京热男人的天堂| 香蕉久久夜色| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| or卡值多少钱| 国内精品久久久久久久电影| 久久久久久久久中文| 一区二区三区高清视频在线| 国产私拍福利视频在线观看| 日本a在线网址| 欧美中文日本在线观看视频| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 精品久久久久久久久久免费视频| 亚洲专区国产一区二区| 婷婷六月久久综合丁香| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 国产毛片a区久久久久| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 精品国产乱码久久久久久男人| 黄色片一级片一级黄色片| 国产精品野战在线观看| 嫩草影视91久久| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲一区二区三区不卡视频| 村上凉子中文字幕在线| 舔av片在线| 首页视频小说图片口味搜索| 日韩国内少妇激情av| 国产伦精品一区二区三区视频9 | 黄片小视频在线播放| 精品欧美国产一区二区三| 脱女人内裤的视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 国产高清三级在线| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产精品一区二区免费欧美| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 日韩av在线大香蕉| 一级作爱视频免费观看| 国产av麻豆久久久久久久| 国产爱豆传媒在线观看| 90打野战视频偷拍视频| 很黄的视频免费| 在线观看舔阴道视频| 亚洲欧美日韩无卡精品| 18禁美女被吸乳视频| 国产精品久久电影中文字幕| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 国产精品久久久久久精品电影| 母亲3免费完整高清在线观看| 在线播放国产精品三级| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 黄色女人牲交| 国产成人影院久久av| 精品国产乱子伦一区二区三区| 亚洲国产高清在线一区二区三| 日韩三级视频一区二区三区| 免费在线观看成人毛片| 亚洲欧美日韩东京热| 在线永久观看黄色视频| 青草久久国产| 麻豆一二三区av精品| 精品久久久久久,| 18美女黄网站色大片免费观看| 天堂网av新在线| 国产精品影院久久| 夜夜爽天天搞| 91老司机精品| 97碰自拍视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲天堂国产精品一区在线| 午夜免费成人在线视频| 亚洲黑人精品在线| 制服人妻中文乱码| 国产乱人视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 午夜福利成人在线免费观看| 手机成人av网站| 亚洲精品色激情综合| 99热6这里只有精品| 91九色精品人成在线观看| 在线视频色国产色| 老鸭窝网址在线观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 日韩欧美 国产精品| 国产精品女同一区二区软件 | 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 老司机在亚洲福利影院| 在线免费观看的www视频| 国产美女午夜福利| 老司机深夜福利视频在线观看| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 制服丝袜大香蕉在线| 99久久成人亚洲精品观看| 亚洲成人久久性| 免费观看人在逋| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 日韩中文字幕欧美一区二区| 久久精品综合一区二区三区| 首页视频小说图片口味搜索| 一二三四在线观看免费中文在| 国产精品久久久久久精品电影| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 99热这里只有是精品50| 波多野结衣高清无吗| cao死你这个sao货| 亚洲国产色片| 中文资源天堂在线| 美女大奶头视频| 欧美色视频一区免费| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 九九久久精品国产亚洲av麻豆 | 国产在线精品亚洲第一网站| 欧美+亚洲+日韩+国产| 两个人视频免费观看高清| 观看免费一级毛片| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 观看美女的网站| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲真实伦在线观看| 日本 欧美在线| 免费一级毛片在线播放高清视频| 最好的美女福利视频网| 99riav亚洲国产免费| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产精品久久久av美女十八| 国产精华一区二区三区| 国产亚洲精品一区二区www| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久久色成人| 中文字幕av在线有码专区| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 一本一本综合久久| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产精品久久久久久精品电影| 欧美日韩一级在线毛片| 亚洲专区字幕在线| 美女黄网站色视频| 亚洲欧美激情综合另类| 一二三四在线观看免费中文在| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 国产高潮美女av| 天天躁日日操中文字幕| 国产精品电影一区二区三区| 少妇丰满av| 国产视频内射| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 久久久水蜜桃国产精品网| 欧美国产日韩亚洲一区| 最好的美女福利视频网| 久9热在线精品视频| 小说图片视频综合网站| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 亚洲第一电影网av| 在线视频色国产色| 亚洲成人久久爱视频| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 伦理电影免费视频| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 一边摸一边抽搐一进一小说| 欧美高清成人免费视频www| 久久亚洲精品不卡| 亚洲成人久久爱视频| 在线观看66精品国产| 国产精品女同一区二区软件 | 又黄又爽又免费观看的视频| 色吧在线观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产一区二区三区视频了| 国产精品 国内视频| 啦啦啦韩国在线观看视频| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 一个人免费在线观看的高清视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 亚洲成人精品中文字幕电影| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 色综合亚洲欧美另类图片| 桃色一区二区三区在线观看| 久久精品91蜜桃| 99国产精品一区二区蜜桃av| 国产伦精品一区二区三区四那| 91麻豆精品激情在线观看国产| 热99re8久久精品国产| 99久久精品一区二区三区| 久久久成人免费电影| 美女高潮的动态| 国产午夜福利久久久久久| 精品久久久久久久末码| 搞女人的毛片| 90打野战视频偷拍视频| 日本在线视频免费播放| 国产男靠女视频免费网站| 1024手机看黄色片| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 淫秽高清视频在线观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 桃色一区二区三区在线观看| 欧美日韩黄片免| 天天躁日日操中文字幕| 中文资源天堂在线| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产人伦9x9x在线观看| 欧美在线黄色| 久久草成人影院| 国产三级中文精品| 真人一进一出gif抽搐免费| 成人国产综合亚洲| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲av成人一区二区三| 成人特级av手机在线观看| 日韩大尺度精品在线看网址| 亚洲美女视频黄频| 午夜福利成人在线免费观看| 一级a爱片免费观看的视频| 亚洲人成伊人成综合网2020| 亚洲 国产 在线| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 女同久久另类99精品国产91| 我要搜黄色片| 欧美高清成人免费视频www| 老汉色av国产亚洲站长工具| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久这里只有精品中国| 婷婷丁香在线五月| 国产三级在线视频| 99久久精品国产亚洲精品| 一进一出抽搐gif免费好疼| 两性夫妻黄色片| 99视频精品全部免费 在线 | 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 一个人免费在线观看的高清视频| 天堂网av新在线| 欧美黄色片欧美黄色片| 日本三级黄在线观看| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 一进一出抽搐动态| 午夜福利高清视频| 亚洲国产色片| 国产99白浆流出| 一本久久中文字幕| 在线a可以看的网站| 首页视频小说图片口味搜索| 午夜视频精品福利| 午夜精品在线福利| 一区二区三区激情视频| 麻豆av在线久日| 成年版毛片免费区| 黄频高清免费视频| 亚洲av成人一区二区三| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 在线观看一区二区三区| av片东京热男人的天堂| 欧美一区二区精品小视频在线| 后天国语完整版免费观看| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 久久久精品欧美日韩精品| 99精品在免费线老司机午夜| 国产成年人精品一区二区| 久久午夜综合久久蜜桃| 欧美午夜高清在线| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 久久亚洲精品不卡| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 亚洲成av人片免费观看| 亚洲成人免费电影在线观看| 高清毛片免费观看视频网站| 国产精品98久久久久久宅男小说| 性色av乱码一区二区三区2| 韩国av一区二区三区四区| 视频区欧美日本亚洲| 国产高清三级在线| 欧美午夜高清在线| 91麻豆av在线| 五月伊人婷婷丁香| 亚洲av电影不卡..在线观看| 在线视频色国产色| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久久亚洲av毛片大全| 久99久视频精品免费| 欧美一区二区精品小视频在线| 久久午夜亚洲精品久久| 精品国产亚洲在线| 免费看十八禁软件| 一级黄色大片毛片| 精品久久久久久久末码| 又紧又爽又黄一区二区| 性色avwww在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 天天躁日日操中文字幕| 网址你懂的国产日韩在线| 色精品久久人妻99蜜桃| 亚洲专区国产一区二区| 久久久久九九精品影院| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产高潮美女av| 亚洲人成电影免费在线| 久久久久亚洲av毛片大全| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 国产精品影院久久| 首页视频小说图片口味搜索| 在线视频色国产色| 欧美成人免费av一区二区三区| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 老司机午夜福利在线观看视频| 99re在线观看精品视频| 在线播放国产精品三级| 久久精品国产清高在天天线| 男女那种视频在线观看| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 99热精品在线国产| 国产精品爽爽va在线观看网站| 欧美高清成人免费视频www| av在线天堂中文字幕| 国产伦在线观看视频一区| 欧美激情在线99| 国产黄片美女视频| 成人无遮挡网站| 午夜两性在线视频| 国产成人影院久久av| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 国产淫片久久久久久久久 | 亚洲精品国产精品久久久不卡| 丁香六月欧美| 成年女人永久免费观看视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 精品久久久久久久毛片微露脸| 国产熟女xx| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲av五月六月丁香网| 在线观看午夜福利视频| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 成人av在线播放网站| 国产三级在线视频| 午夜福利成人在线免费观看| 国产高清激情床上av| 午夜久久久久精精品| 日本精品一区二区三区蜜桃| 中文字幕高清在线视频| 香蕉丝袜av| 欧美日韩精品网址| 国产亚洲精品久久久com| 一进一出抽搐gif免费好疼| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲乱码一区二区免费版| 亚洲男人的天堂狠狠| 宅男免费午夜| 成人欧美大片| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 久久久久久久久久黄片| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 9191精品国产免费久久| cao死你这个sao货| 黄色成人免费大全| av女优亚洲男人天堂 | 国产淫片久久久久久久久 | 国内揄拍国产精品人妻在线|