• <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 ?

    基于視覺(jué)內(nèi)容與語(yǔ)義相關(guān)的圖像標(biāo)注模型

    2012-12-27 06:00:16宋海玉李雄飛包翠竹岳青宇
    關(guān)鍵詞:個(gè)數(shù)語(yǔ)義向量

    宋海玉,李雄飛,包翠竹,金 鑫,岳青宇

    (1.大連民族學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧大連116605;2

    .吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130012)

    基于視覺(jué)內(nèi)容與語(yǔ)義相關(guān)的圖像標(biāo)注模型

    宋海玉1,2,李雄飛2,包翠竹1,金 鑫1,岳青宇1

    (1.大連民族學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧大連116605;2

    .吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130012)

    針對(duì)當(dāng)前標(biāo)注系統(tǒng)的不足,設(shè)計(jì)了一種高效的標(biāo)注模型,其標(biāo)注步驟包括標(biāo)注和標(biāo)注改善,標(biāo)注算法采用加權(quán)的正反例標(biāo)志向量法,標(biāo)注改善采用NGD方法。實(shí)驗(yàn)表明,標(biāo)注效率遠(yuǎn)優(yōu)于經(jīng)典的標(biāo)注模型,標(biāo)注質(zhì)量?jī)?yōu)于大多數(shù)標(biāo)注模型。

    圖像標(biāo)注;標(biāo)注改善;歸一化Google距離

    近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)碼技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展,以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及,每天大量的圖像由數(shù)碼產(chǎn)品制作,并在網(wǎng)絡(luò)上存儲(chǔ)、傳播。如何有效地訪(fǎng)問(wèn)和管理這些數(shù)據(jù)成為一項(xiàng)亟需解決的課題。近年來(lái)涌現(xiàn)出了很多經(jīng)典的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)(CBIR),例如 IBM QBIC,MIT PhotoBook等。它們都是通過(guò)計(jì)算圖像的底層視覺(jué)信息(如顏色、紋理)確定相似圖像。盡管CBIR系統(tǒng)取得了很大進(jìn)展,但其檢索效果和方式依然不能令人滿(mǎn)意。其主要原因是計(jì)算機(jī)所使用的低層視覺(jué)特征與人所理解的高層語(yǔ)義之間存在著巨大的語(yǔ)義鴻溝[1]。人們更習(xí)慣于提交待檢索目標(biāo)對(duì)象的名稱(chēng)或者相關(guān)的語(yǔ)義描述作為檢索線(xiàn)索,而不是提交一幅完整圖像。此外,CBIR僅僅解決了圖像檢索問(wèn)題,而作為無(wú)結(jié)構(gòu)化的圖像數(shù)據(jù),其存儲(chǔ)、管理等依然是一個(gè)有待于解決的問(wèn)題。自動(dòng)圖像標(biāo)注是上述問(wèn)題的可行解決方案。通過(guò)對(duì)圖像標(biāo)注文本詞匯,很容易采用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)方式組織和管理圖像數(shù)據(jù)。自1999年提出圖像標(biāo)注以來(lái),自動(dòng)圖像標(biāo)注已經(jīng)逐漸成為圖像檢索、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域非?;钴S的研究熱點(diǎn)。

    1 相關(guān)工作

    1.1 標(biāo)注算法分析

    當(dāng)前主流的圖像標(biāo)注方法主要有兩種:概率模型方法、分類(lèi)方法。

    第一種方法是學(xué)習(xí)圖像與關(guān)鍵詞之間相關(guān)的概率模型,使用概率模型方法完成圖像標(biāo)注。概率模型的最早的方法是Mori于1999年提出的共生模型[2],此后,Duygulu 和Kobus于ECCV2002上提出翻譯模型[3],Jeon于 ACM SIGIR2003提出著名的跨媒體相關(guān)模型(Cross-Media Relevance Model,CMRM)[4]。CMRM 是概率模型的代表性模型,它對(duì)后續(xù)的標(biāo)注模型產(chǎn)生了很大的影響。諸如著名的Continuous Relevance Model(CRM)和Multiple Bernoulli Relevance Model(MBRM)等都可以認(rèn)為是 CMRM 的后續(xù)模型[5-6]。

    第二種方法把圖像標(biāo)注問(wèn)題視為圖像分類(lèi)問(wèn)題,每個(gè)概念或文本標(biāo)注詞可視為分類(lèi)系統(tǒng)中的類(lèi)標(biāo)簽。對(duì)每一個(gè)類(lèi),在訓(xùn)練階段通過(guò)從有類(lèi)別標(biāo)簽的訓(xùn)練圖像集中學(xué)習(xí)并獲得相應(yīng)模型后,在測(cè)試階段就可以為新圖像(測(cè)試圖像)生成類(lèi)別標(biāo)簽,即完成測(cè)試圖像的標(biāo)注。代表性作品有Bayes,SVM,2D -HMM 等用于圖像標(biāo)注中[7]。

    共生模型、翻譯模型的標(biāo)注效果較差(F1分別為2%和4%),CMRM以較低的代價(jià)取得了較好的效果(F1為9.47%)。CMRM的后續(xù)算法CRM、MBRM性能有了極大的提升(F1分別為17%,23%),但他們系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)極大,很難用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。分類(lèi)方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于可以應(yīng)用現(xiàn)有的成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,但其缺點(diǎn)是訓(xùn)練代價(jià)大,而且,由于分類(lèi)數(shù)非常有限,很難用于幾百、幾千個(gè)概念的多類(lèi)分類(lèi)。

    1.2 標(biāo)注改善算法分析

    Jin于2005年率先提出了標(biāo)注改善方法[8],他提出了利用語(yǔ)義網(wǎng)(WordNet)來(lái)計(jì)算標(biāo)注詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,以去除噪音標(biāo)注詞的標(biāo)注改善算法。在圖像標(biāo)注改善中,包括Jin在內(nèi)的幾乎所有的基于語(yǔ)義網(wǎng)的標(biāo)注改善方法,在計(jì)算概念的語(yǔ)義相似度時(shí)候,都簡(jiǎn)化了語(yǔ)義知識(shí)。并且,以WordNet為代表的語(yǔ)義網(wǎng),僅僅給出概念之間是否相關(guān)的定性評(píng)判,不能給出概念的語(yǔ)義相似度的定量測(cè)量。圍繞如何定量表示語(yǔ)義相似度,研究人員給出了很多嘗試,但沒(méi)有一種完美的方法,而且往往容易與人的理解相矛盾。另外,WordNet還存在詞匯不可擴(kuò)展性,若WordNet中不包含候選標(biāo)注詞的話(huà),則無(wú)法使用。

    由于基于語(yǔ)義網(wǎng)的標(biāo)注改善算法關(guān)注的詞匯之間的語(yǔ)義相近程度,而不是詞匯相關(guān)性,標(biāo)注改善沒(méi)有取得預(yù)期效果。很多學(xué)者提出了利用訓(xùn)練集中圖像標(biāo)注詞的共存性計(jì)算詞匯相關(guān)性,標(biāo)注改善性能有一定提升。但受到訓(xùn)練集中圖像數(shù)量的限制,很多詞匯之間的關(guān)聯(lián)性無(wú)法通過(guò)訓(xùn)練集體現(xiàn)出來(lái)。

    2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

    本文所提出的模型如圖1,該系統(tǒng)由兩部分組成。第一部分完成模型訓(xùn)練,即為圖像集中所有關(guān)鍵詞構(gòu)造標(biāo)志性特征向量。訓(xùn)練集中所有圖像均實(shí)現(xiàn)標(biāo)注詞的人工標(biāo)注。訓(xùn)練集中所有圖像柵格化為固定大小的圖塊(patch),根據(jù)特征選擇和表示算法提取每個(gè)圖塊的視覺(jué)特征。通過(guò)聚類(lèi)算法使得相似的圖塊聚成一類(lèi),每一聚類(lèi)稱(chēng)為一個(gè)可視詞匯(visual word),并由該可視詞匯代表該聚類(lèi)內(nèi)的所有圖塊的視覺(jué)特征。這樣就實(shí)現(xiàn)了圖塊特征從連續(xù)向量到離散向量的轉(zhuǎn)變。借鑒文本檢索模型中的bag-of-model,每幅圖像就可以視為一組可視詞匯的集合。統(tǒng)計(jì)圖像中可視詞匯的分布,并使用直方圖方式表示,每幅圖像可以表示為可視詞匯的直方圖(Histogram of Word,HOW)向量。由圖像的HOW向量可以構(gòu)造出每個(gè)標(biāo)注關(guān)鍵詞的HOW向量,即標(biāo)志向量。

    第二部分標(biāo)注工作。對(duì)于一副無(wú)標(biāo)注詞匯的測(cè)試圖像,首先,生成其可視詞匯直方圖向量,方法同訓(xùn)練階段。然后,通過(guò)計(jì)算HOW向量得出測(cè)試圖像與關(guān)鍵詞的相似度。取相似度最大的前若干個(gè)詞匯,即為該測(cè)試圖像的標(biāo)注詞匯。

    圖1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

    2.2 特征提取

    由于基于區(qū)域的特征表示質(zhì)量過(guò)于依賴(lài)于圖像分割質(zhì)量,而即使當(dāng)前最優(yōu)秀的圖像分割算法也無(wú)法取得令人滿(mǎn)意的分割效果[9]。基于柵格化的性能往往優(yōu)于基于區(qū)域的方法。而且,考慮到圖像分割的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)較大,本文采用柵格化方法。提取柵格化圖塊的視覺(jué)特征,包括12維的顏色信息(RGB和Lab共6個(gè)通道的均值和方差)和128維的SIFT紋理信息,使用K-means算法分別對(duì)顏色和紋理聚類(lèi)成500和1000類(lèi)。每幅圖像最終可以表示為1500維的HOW向量。

    2.3 加權(quán)正反例標(biāo)志向量法

    針對(duì)傳統(tǒng)相關(guān)模型等存在的不足,我們提出了一種非常簡(jiǎn)單的標(biāo)注模型,它無(wú)需復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程和參數(shù)學(xué)習(xí)。該方法根據(jù)每個(gè)概念(標(biāo)注詞)所對(duì)應(yīng)的正例圖像與反例圖像,為每個(gè)概念構(gòu)造視覺(jué)特征向量,通過(guò)圖像向量與概念向量的相似度來(lái)確定該概念U與圖像的相關(guān)性或隸屬度,稱(chēng)為正反例標(biāo)志向量法[10],其基本思想是通過(guò)正例與反例圖像特征向量的差異來(lái)構(gòu)造代表該詞匯的視覺(jué)向量,即表示詞匯w的正例向量均值表示詞匯w的反例向量均值,該算法詳細(xì)步驟見(jiàn)參考文獻(xiàn)[10]。在該算法基礎(chǔ)之上,本文提出了加權(quán)的正反例標(biāo)志向量法,其詞匯視覺(jué)向量為

    2.4 基于NGD的標(biāo)注詞改善

    鑒于WordNet等方法標(biāo)注改善存在的不足,我們采用歸一化Google距離(NGD)方法作為詞匯相關(guān)性的定量度量。NGD把任何兩個(gè)詞匯的相關(guān)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化兩個(gè)詞匯在Web頁(yè)面中共存的概率關(guān)系[11]。NGD計(jì)算方法為

    其中,w1和w2分別代表兩個(gè)文本詞匯。f(w1)和f(w2)分別代表Google搜索引擎分別檢索出包含查詢(xún)?cè)~w1和w2詞匯的網(wǎng)頁(yè)個(gè)數(shù),而f(w1,w2)代表檢索出同時(shí)包含w1和w2兩個(gè)詞匯的網(wǎng)頁(yè)個(gè)數(shù)。M是Google搜索引擎所涵蓋的網(wǎng)頁(yè)的總個(gè)數(shù)。僅從NGD的定義可知,它側(cè)重的是詞匯在上下文的相關(guān)性,而基于WordNet的方法關(guān)注的是概念的語(yǔ)義。另外,標(biāo)注改善關(guān)注的應(yīng)該是詞匯之間的相容性,而不是同義詞。因此,NGD是一種更適合于標(biāo)注改善的詞匯相關(guān)性度量方法。通過(guò)調(diào)用Google提供的接口,可以計(jì)算出包含任何詞匯的網(wǎng)頁(yè)個(gè)數(shù)。

    由于每個(gè)詞匯對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量在一段時(shí)期內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定,詞匯對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量及NGD(w1,w2)可以事先保存起來(lái),此后,周期性更新即可。在后續(xù)的標(biāo)注改善過(guò)程中,可以直接訪(fǎng)問(wèn)NGD(w1,w2)信息,而無(wú)需在每次標(biāo)注圖像時(shí)調(diào)用Google接口。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    為了評(píng)價(jià)所提出的模型,我們與主流的標(biāo)注算法進(jìn)行對(duì)比。性能指標(biāo)包括查準(zhǔn)率、查全率、N+,以及算法復(fù)雜度和時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)等,為公平起見(jiàn),所有模型實(shí)驗(yàn)都在相同的圖像數(shù)據(jù)集上完成。

    Corel5K數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為圖像檢索和標(biāo)注領(lǐng)域最常用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集包括5000幅圖像、371個(gè)標(biāo)注詞匯,平均每幅圖像包含詞匯個(gè)數(shù)為3.5個(gè)。與原始CMRM/CRM/MBRM算法數(shù)據(jù)劃分一樣,我們?nèi)?500幅圖像作訓(xùn)練集,500圖像作測(cè)試集,其中訓(xùn)練集與測(cè)試集中相交詞匯260個(gè)。在CMRM/CRM等基于區(qū)域方法中,采用N-cut圖像分割算法,且每幅圖像分割為1-10個(gè)區(qū)域。柵格化方法中,每幅圖像被等分為16*16像素的柵格。

    3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

    采用查準(zhǔn)率(Precison)、查全率(Recall)、F1和N+作為標(biāo)注質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。N+為查全率不為0的詞匯個(gè)數(shù)。其他指標(biāo)定義為

    其中,r代表算法正確標(biāo)注的詞匯個(gè)數(shù),n代表人工標(biāo)注的實(shí)際個(gè)數(shù),w代表算法錯(cuò)誤標(biāo)注出的詞匯個(gè)數(shù)。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為HP筆記本,硬件配置為2.2GHz的Intel Duo CPU,3.0G內(nèi)存,操作系統(tǒng)為Windows XP,軟件環(huán)境為Matlab7.1以及NGD API包。與CMRM、MBRM等算法一樣,標(biāo)注算法為每幅圖像生成5個(gè)標(biāo)注詞匯。本文所實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的標(biāo)注效果與真實(shí)(手工)標(biāo)注結(jié)果的對(duì)比見(jiàn)表1。本文方法與經(jīng)典的標(biāo)注模型性能對(duì)比見(jiàn)表2。

    表1 標(biāo)注結(jié)果對(duì)比

    表2 算法性能對(duì)比表

    表2中,視覺(jué)特征列中,C代表顏色,T代表紋理,S代表形狀。算法復(fù)雜度列中,|W|代表數(shù)據(jù)集中詞匯的個(gè)數(shù),|D|代表訓(xùn)練圖像個(gè)數(shù),N代表圖像分割后區(qū)域的個(gè)數(shù),M是圖像區(qū)域特征向量的維數(shù)。系統(tǒng)中數(shù)據(jù)集大時(shí)候,|D|會(huì)非常大,因此CRM和MBRM的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)會(huì)非常大;而即便系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)集再大,詞匯個(gè)數(shù)|W|也非常有限;只要特征選擇方法確定后,特征向量維數(shù)M是常量,與數(shù)據(jù)集大小無(wú)關(guān)。因此,越是訓(xùn)練集大的系統(tǒng),本文方法優(yōu)勢(shì)越明顯。本文所采用的加權(quán)正反例方法最優(yōu)參數(shù)α、β分別是0.98和0.79。

    通過(guò)調(diào)用Google接口獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò)狀況,且無(wú)需每次都調(diào)用Google接口,因此,表2中算法復(fù)雜度和平均耗時(shí)沒(méi)有包括NGD的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)當(dāng)前圖像標(biāo)注模型存在的不足,本文設(shè)計(jì)了一種非常高效的標(biāo)注模型,通過(guò)NGD方法對(duì)圖像候選標(biāo)注詞進(jìn)行標(biāo)注改善,有效地保證了標(biāo)注系統(tǒng)的總體質(zhì)量。該系統(tǒng)既可以作為一個(gè)獨(dú)立標(biāo)注系統(tǒng)運(yùn)行,也可以作為復(fù)雜系統(tǒng)的相關(guān)模塊。

    [1] RITENDRA DATTA,DHIRAJ JOSHI,JIA LI ,et al.Image Retrieval:Ideas,Influences,and Trends of the New Age[J].ACM Computing Surveys,2008,40,(2):1-60.

    [2]MORI Y,TAKAHASHI H,OKA R.Image-to-word transformation based on dividing and vector quantizing images with words[C]∥ In MISRM'99 First International Workshop on Multimedia Intelligent Storage and Retrieval Management,1999.

    [3]DUYGULU P,BARNARD K,DE FREITAS N,et al.Object recognition as machine translation:Learning a lexicon for a fixed image vocabulary[J].Proc.of Seventh European Conference on Computer Vision,2002:97 -112.

    [4]JEON J,LAVRENKO V,MANMATHA R.Automatic Image Annotation and Retrieval using Cross-Media Relevance Models,Proc.of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval,2003:119 -126.

    [5]LAVRENKO V ,MANMATHA R,JEON J.‘A model for learning the semantics of pictures’[C]∥Advances in Neural Information Processing Systems,2003.

    [6]FENG S L,MANMATHA R,LAVRENKO V.‘Multiple Bernoulli Relevance Models for Image and Video Annotation’[C]∥IEEE Conf.Computer Vision and Pattern Recognition,2004.

    [7]CHIH -FONG TSAI1,CHIHLI HUNG.Automatically Annotating Images with Keywords:A Review of Image Annotation Systems,Recent Patents on Computer Science,2008,1(1):55 -68.

    [8]JIN Y,KHAN L,WANG L,et al.Image annotations by combining multiple evidence & wordNet[J].In Proceedings of ACM Multimedia,706-715,2005

    [9]SHI J,MALIK J.Normalized cuts and image segmentation.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,22(8):888–905,2000.

    [10]SONG Haiyu,LI Xiongfei,BAO Cuizhu,et al.An Efficient and Effective Automatic Image Annotation using Positive and Negative Example Images,ICIC -EL,2011,5(8):2927-2932.

    [11]CILIBRASI R,VITANYI P.The Google similarity distance.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19(3),370–383,2007.

    An Image Annotation and Refinement Model Based on Visual Content and Semantic Correlation

    SONG Hai- yu1,2,LI Xiong - fei2,BAO Cui- zhu1,JIN Xin1,YUE Qing - yu1
    (1.College of Computer Science and Engineering,Dalian Nationalities University,Dalian Liaoning 116605,China;
    2.College of Computer and Technology,Jilin University,Changchun Jilin 130012,China)

    The efficiency and qulaity of image annotation system determine the ability to manage images in the fields of computer vision and image retrieval.To overcome the drawback of current annotation system,an efficient annotation system is designed,including annotation and refinement stages by weighted positive and negative symbol vector method and NGD method respectively.The experiments demonstrate our proposed system perfomance,whose efficiency outperforms classicial image annotation models and qulity outperforms most current image annotation models.

    image annotation;annotation refinement;normalized Google distance

    TP391

    A

    1009-315X(2012)01-0067-05

    2011-11-07;最后

    2011-11-23

    中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(DC10040111);遼寧省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃立項(xiàng)課題“應(yīng)用型院校中本科生研究性學(xué)習(xí)模式的研究與實(shí)踐”(JG11DB062)。

    宋海玉(1971-),男,河南安陽(yáng)人,副教授,主要從事圖像分析與理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信息檢索研究。

    (責(zé)任編輯 劉敏)

    猜你喜歡
    個(gè)數(shù)語(yǔ)義向量
    向量的分解
    怎樣數(shù)出小正方體的個(gè)數(shù)
    聚焦“向量與三角”創(chuàng)新題
    語(yǔ)言與語(yǔ)義
    等腰三角形個(gè)數(shù)探索
    怎樣數(shù)出小木塊的個(gè)數(shù)
    怎樣數(shù)出小正方體的個(gè)數(shù)
    “上”與“下”語(yǔ)義的不對(duì)稱(chēng)性及其認(rèn)知闡釋
    向量垂直在解析幾何中的應(yīng)用
    向量五種“變身” 玩轉(zhuǎn)圓錐曲線(xiàn)
    黄片wwwwww| 男的添女的下面高潮视频| 99热精品在线国产| 免费观看在线日韩| 欧美bdsm另类| 国产黄a三级三级三级人| 国产精品1区2区在线观看.| 黄片wwwwww| 国产三级中文精品| 麻豆成人av视频| 久久久a久久爽久久v久久| 成人二区视频| 亚洲精品一区蜜桃| 十八禁国产超污无遮挡网站| 欧美潮喷喷水| 亚洲人成网站高清观看| 天堂影院成人在线观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 午夜福利高清视频| av.在线天堂| 99视频精品全部免费 在线| 人妻夜夜爽99麻豆av| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产成人a区在线观看| 啦啦啦韩国在线观看视频| 日韩国内少妇激情av| 国产在线男女| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 极品教师在线视频| av在线亚洲专区| 日韩欧美 国产精品| 国产伦精品一区二区三区视频9| 校园人妻丝袜中文字幕| 成人鲁丝片一二三区免费| 人人妻人人看人人澡| 在线观看av片永久免费下载| 久久久精品94久久精品| 精品无人区乱码1区二区| 啦啦啦韩国在线观看视频| av天堂中文字幕网| 免费电影在线观看免费观看| 美女大奶头视频| 日韩欧美 国产精品| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 久久6这里有精品| 能在线免费观看的黄片| 黄色欧美视频在线观看| 在线a可以看的网站| 国产精品国产三级专区第一集| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日本一二三区视频观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 国内精品宾馆在线| 色综合站精品国产| 亚洲av福利一区| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 一个人免费在线观看电影| 久久久久久大精品| 麻豆成人午夜福利视频| 丝袜喷水一区| 日韩av在线免费看完整版不卡| 97超视频在线观看视频| 毛片一级片免费看久久久久| 又爽又黄无遮挡网站| 91久久精品国产一区二区成人| 日本wwww免费看| 欧美不卡视频在线免费观看| 美女国产视频在线观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版 | 嫩草影院入口| 亚洲五月天丁香| 日本一二三区视频观看| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 如何舔出高潮| 色尼玛亚洲综合影院| 观看免费一级毛片| 国产伦理片在线播放av一区| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 久久亚洲国产成人精品v| 尾随美女入室| 欧美成人免费av一区二区三区| 看非洲黑人一级黄片| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚洲av日韩在线播放| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产探花在线观看一区二区| 中文字幕av在线有码专区| av天堂中文字幕网| 一边亲一边摸免费视频| 国产淫片久久久久久久久| 中文字幕制服av| 看十八女毛片水多多多| 日本与韩国留学比较| 国产精品人妻久久久影院| 国产真实乱freesex| 日韩欧美国产在线观看| 少妇高潮的动态图| 国产一区二区三区av在线| 欧美一区二区国产精品久久精品| 久久6这里有精品| 国产高清国产精品国产三级 | 小说图片视频综合网站| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲成av人片在线播放无| 国产av码专区亚洲av| 黄片wwwwww| 视频中文字幕在线观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 尾随美女入室| 日韩中字成人| 观看美女的网站| 亚洲不卡免费看| 不卡视频在线观看欧美| 亚洲乱码一区二区免费版| 精品久久国产蜜桃| 最近的中文字幕免费完整| 国产成人一区二区在线| 国产精品福利在线免费观看| 深爱激情五月婷婷| 韩国av在线不卡| 国产欧美日韩精品一区二区| 亚洲精品日韩av片在线观看| 我要搜黄色片| 韩国高清视频一区二区三区| 麻豆一二三区av精品| 欧美日本亚洲视频在线播放| 成人国产麻豆网| 高清日韩中文字幕在线| 91aial.com中文字幕在线观看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 成人一区二区视频在线观看| 少妇的逼水好多| 麻豆一二三区av精品| 伦精品一区二区三区| 少妇高潮的动态图| 国产黄片美女视频| 看非洲黑人一级黄片| 视频中文字幕在线观看| 美女高潮的动态| 日韩欧美在线乱码| 中文欧美无线码| 淫秽高清视频在线观看| 一区二区三区四区激情视频| 丰满少妇做爰视频| av视频在线观看入口| 久久久久九九精品影院| 精品人妻熟女av久视频| 亚洲久久久久久中文字幕| 日韩成人伦理影院| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 综合色丁香网| 一区二区三区乱码不卡18| 69av精品久久久久久| 深爱激情五月婷婷| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 女人久久www免费人成看片 | 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产探花极品一区二区| 国产高潮美女av| 国产黄a三级三级三级人| 国产精品嫩草影院av在线观看| 久久久a久久爽久久v久久| 日本免费在线观看一区| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 最近手机中文字幕大全| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲精品自拍成人| 听说在线观看完整版免费高清| 亚洲美女搞黄在线观看| 网址你懂的国产日韩在线| 最新中文字幕久久久久| 国产黄片视频在线免费观看| 国产高清有码在线观看视频| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 18禁在线播放成人免费| 国产精品久久久久久av不卡| 国内精品宾馆在线| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲人成网站高清观看| 国产一级毛片在线| 亚洲国产色片| 亚洲av一区综合| 欧美激情在线99| 亚洲精品影视一区二区三区av| 嫩草影院精品99| 亚洲最大成人手机在线| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产在线男女| 国产乱人视频| 99在线人妻在线中文字幕| 能在线免费看毛片的网站| 久久99热6这里只有精品| 午夜激情福利司机影院| av线在线观看网站| 久久久久久久国产电影| 精品国内亚洲2022精品成人| 日本免费一区二区三区高清不卡| 99久久精品热视频| 国产一区二区三区av在线| 高清日韩中文字幕在线| 两个人视频免费观看高清| 欧美成人免费av一区二区三区| 看黄色毛片网站| 亚洲第一区二区三区不卡| 日日啪夜夜撸| 99在线人妻在线中文字幕| 国产黄色小视频在线观看| 男女国产视频网站| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 少妇的逼好多水| 日韩高清综合在线| 又爽又黄无遮挡网站| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 秋霞伦理黄片| 全区人妻精品视频| 99热网站在线观看| 久久午夜福利片| 三级国产精品片| 国产高清三级在线| 精品不卡国产一区二区三区| 美女国产视频在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 91在线精品国自产拍蜜月| 午夜激情福利司机影院| 国产单亲对白刺激| 午夜福利成人在线免费观看| 国产免费又黄又爽又色| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 91aial.com中文字幕在线观看| 我要搜黄色片| 国产成人福利小说| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 伦理电影大哥的女人| 国产私拍福利视频在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看 | av免费观看日本| 免费搜索国产男女视频| 久久久精品大字幕| 又粗又爽又猛毛片免费看| 久久久精品欧美日韩精品| 成人av在线播放网站| 波多野结衣巨乳人妻| 午夜福利网站1000一区二区三区| 免费大片18禁| 日韩欧美国产在线观看| 国产av码专区亚洲av| 精品午夜福利在线看| 能在线免费观看的黄片| 久久精品国产亚洲av涩爱| 在线观看一区二区三区| 99久久无色码亚洲精品果冻| 精品久久久久久久久久久久久| 波多野结衣高清无吗| 一本久久精品| 三级经典国产精品| 99九九线精品视频在线观看视频| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲欧美精品自产自拍| 一区二区三区免费毛片| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲国产精品sss在线观看| 嫩草影院入口| 伦理电影大哥的女人| 国产成年人精品一区二区| 日韩 亚洲 欧美在线| 美女被艹到高潮喷水动态| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 国产人妻一区二区三区在| 亚洲国产色片| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 99热网站在线观看| 一级av片app| 99视频精品全部免费 在线| 亚洲内射少妇av| 国产精品国产三级国产专区5o | 一个人免费在线观看电影| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲电影在线观看av| 九色成人免费人妻av| 久久久久性生活片| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产真实乱freesex| 中国美白少妇内射xxxbb| 久久久久精品久久久久真实原创| 精品一区二区三区视频在线| 国产亚洲精品av在线| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 插逼视频在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 极品教师在线视频| 一区二区三区高清视频在线| 国产精华一区二区三区| 久久久欧美国产精品| eeuss影院久久| 国产亚洲精品久久久com| 亚洲欧美成人精品一区二区| 日本wwww免费看| 乱系列少妇在线播放| 日本熟妇午夜| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产精品久久久久久久久免| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 97在线视频观看| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 免费看av在线观看网站| 在线a可以看的网站| 男女国产视频网站| 级片在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 日韩欧美精品免费久久| 天天一区二区日本电影三级| 国产精品一及| 久久久久性生活片| av福利片在线观看| 亚洲精品国产成人久久av| 日本三级黄在线观看| 日本免费一区二区三区高清不卡| 精品久久久久久久末码| 久久久久免费精品人妻一区二区| 中国国产av一级| 中文在线观看免费www的网站| 草草在线视频免费看| 亚洲成人久久爱视频| 黄色一级大片看看| av视频在线观看入口| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 欧美精品国产亚洲| 免费观看精品视频网站| 美女国产视频在线观看| 国产 一区 欧美 日韩| 人人妻人人澡欧美一区二区| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 网址你懂的国产日韩在线| 国产视频首页在线观看| 久久这里有精品视频免费| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 欧美日韩在线观看h| 毛片女人毛片| 波野结衣二区三区在线| av卡一久久| 国产午夜精品一二区理论片| 99热网站在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频 | 寂寞人妻少妇视频99o| 一级二级三级毛片免费看| 国产色爽女视频免费观看| 26uuu在线亚洲综合色| 热99re8久久精品国产| 国产精品乱码一区二三区的特点| 欧美一区二区亚洲| 亚洲丝袜综合中文字幕| 免费电影在线观看免费观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 黄片wwwwww| 三级毛片av免费| 最近中文字幕2019免费版| 最近视频中文字幕2019在线8| 国产色爽女视频免费观看| 久久国产乱子免费精品| 亚洲国产色片| 亚洲第一区二区三区不卡| 免费观看性生交大片5| 国产成人一区二区在线| 亚洲内射少妇av| 直男gayav资源| 久久99精品国语久久久| 成人性生交大片免费视频hd| 在线天堂最新版资源| 淫秽高清视频在线观看| 国产 一区 欧美 日韩| 国产成人免费观看mmmm| 欧美丝袜亚洲另类| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 国产淫语在线视频| 国产视频内射| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产黄片美女视频| 精品久久久久久电影网 | 免费在线观看成人毛片| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 亚洲伊人久久精品综合 | 国产v大片淫在线免费观看| 白带黄色成豆腐渣| 99九九线精品视频在线观看视频| 日本一本二区三区精品| 一边亲一边摸免费视频| 九九爱精品视频在线观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产成人一区二区在线| 精品久久久久久久久av| 久久人妻av系列| 免费观看a级毛片全部| 亚洲欧美一区二区三区国产| 欧美不卡视频在线免费观看| 久久99热这里只频精品6学生 | 91久久精品电影网| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 99久久九九国产精品国产免费| 一边亲一边摸免费视频| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲精品自拍成人| 麻豆成人午夜福利视频| 人体艺术视频欧美日本| 老司机影院成人| 国产精品1区2区在线观看.| 最近视频中文字幕2019在线8| 久久久国产成人精品二区| 国产淫片久久久久久久久| 久久久久网色| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品一区二区免费观看| 一区二区三区四区激情视频| 欧美3d第一页| www.av在线官网国产| 国产精品久久久久久精品电影| 亚洲精品影视一区二区三区av| 精品久久久久久久久久久久久| 只有这里有精品99| 国产成人aa在线观看| 国产精品1区2区在线观看.| 天美传媒精品一区二区| 中文字幕av在线有码专区| 日韩三级伦理在线观看| 人妻少妇偷人精品九色| 久久欧美精品欧美久久欧美| 久久久久网色| 九九在线视频观看精品| 亚洲五月天丁香| 天天一区二区日本电影三级| 观看美女的网站| 亚洲经典国产精华液单| 视频中文字幕在线观看| 伦精品一区二区三区| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产精品.久久久| av在线播放精品| 国产成人一区二区在线| 国产精品一区二区三区四区久久| 国产av一区在线观看免费| 91aial.com中文字幕在线观看| 内地一区二区视频在线| 国产 一区精品| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲精品aⅴ在线观看| 一区二区三区免费毛片| 一个人看的www免费观看视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 日韩欧美在线乱码| 国国产精品蜜臀av免费| 夜夜爽夜夜爽视频| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 成人性生交大片免费视频hd| 身体一侧抽搐| 99久国产av精品国产电影| 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲国产最新在线播放| 白带黄色成豆腐渣| 亚洲精品影视一区二区三区av| 大话2 男鬼变身卡| 国产精华一区二区三区| 欧美不卡视频在线免费观看| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 波野结衣二区三区在线| 天天躁日日操中文字幕| 亚洲色图av天堂| 在现免费观看毛片| 日本黄大片高清| 色视频www国产| 只有这里有精品99| 成年av动漫网址| 久久99热这里只有精品18| 亚洲国产精品久久男人天堂| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产高清视频在线观看网站| av在线亚洲专区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产黄片视频在线免费观看| 久久久久国产网址| 插阴视频在线观看视频| 久久精品91蜜桃| 午夜精品在线福利| 免费看a级黄色片| 国产69精品久久久久777片| 欧美又色又爽又黄视频| 在线播放国产精品三级| 日韩欧美三级三区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产亚洲精品av在线| 中国国产av一级| 一级黄色大片毛片| 亚洲综合精品二区| 日本免费在线观看一区| 国产视频内射| 日韩欧美精品v在线| 久热久热在线精品观看| 亚州av有码| 成人综合一区亚洲| 国产av不卡久久| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 免费大片18禁| 看十八女毛片水多多多| 日韩欧美精品免费久久| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国产精品人妻久久久影院| 亚洲无线观看免费| 久久国内精品自在自线图片| 深夜a级毛片| 亚洲在线自拍视频| 日本爱情动作片www.在线观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 日本黄色片子视频| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产大屁股一区二区在线视频| 嫩草影院精品99| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产精品女同一区二区软件| 色5月婷婷丁香| 超碰av人人做人人爽久久| 黄色一级大片看看| 午夜老司机福利剧场| 寂寞人妻少妇视频99o| 国产v大片淫在线免费观看| 国内揄拍国产精品人妻在线| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 免费观看在线日韩| 国产精品综合久久久久久久免费| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 日韩欧美 国产精品| 美女内射精品一级片tv| 亚洲性久久影院| 精品久久国产蜜桃| 日本一本二区三区精品| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 一个人观看的视频www高清免费观看| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 一级毛片电影观看 | 午夜福利网站1000一区二区三区| 婷婷色av中文字幕| 免费播放大片免费观看视频在线观看 | 精品欧美国产一区二区三| 亚洲国产精品sss在线观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 日日摸夜夜添夜夜爱| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产在视频线在精品| 一级毛片久久久久久久久女| 天堂中文最新版在线下载 | 日本免费a在线| 国产一级毛片七仙女欲春2| 特大巨黑吊av在线直播| 欧美一区二区国产精品久久精品| 国产老妇女一区| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 伦理电影大哥的女人| 一级黄片播放器| 亚洲av免费在线观看| 亚洲国产精品合色在线| 免费黄色在线免费观看| 日韩欧美三级三区| 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲av男天堂| 伊人久久精品亚洲午夜| 人妻少妇偷人精品九色| 久久热精品热| videos熟女内射| 男女边吃奶边做爰视频| 特级一级黄色大片| 亚洲精品影视一区二区三区av| 亚洲精品,欧美精品| 久热久热在线精品观看| 99久久精品热视频| 亚洲三级黄色毛片| 一区二区三区免费毛片| 男的添女的下面高潮视频| 国产69精品久久久久777片| 成人国产麻豆网| 天堂影院成人在线观看| 国产av不卡久久| 国产免费男女视频| 久久韩国三级中文字幕| 人妻夜夜爽99麻豆av| 最近的中文字幕免费完整| 久久国产乱子免费精品| 麻豆一二三区av精品| 成人午夜高清在线视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 日韩av在线大香蕉| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲av不卡在线观看| 国产精品,欧美在线| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 国产成人福利小说|