• <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 ?

    基于優(yōu)化采樣支持向量機(jī)的指紋二值化方法

    2019-01-02 03:36:08李俊杰高翠芳
    關(guān)鍵詞:指紋圖鄰域像素點

    李俊杰,高翠芳,黃 芳

    (江南大學(xué)理學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

    0 引言

    指紋作為一類常用的生物識別特征[1],與面孔、發(fā)音、虹膜、骨形等其他生物識別特征一樣,具有唯一性、穩(wěn)定性等特點.相比于面孔、發(fā)音等易采集的生物識別特征,指紋具有一定的私密性,同時相比于虹膜、骨形等較復(fù)雜的生物識別特征,指紋又便于采集.綜合上述特點,指紋識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用在基于身份驗證的支付、安防等相關(guān)鄰域.[2-3]近年來,隨著智能移動終端的快速發(fā)展,指紋識別技術(shù)已被大量應(yīng)用到智能移動終端上[4],被快速商業(yè)化應(yīng)用.

    在指紋識別過程中,一個關(guān)鍵步驟就是將從傳感器上采集來的指紋圖像進(jìn)行二值化處理[5].經(jīng)二值化后的指紋圖像僅留下前景指紋和背景部分,去除了原圖中的灰度噪聲,極大方便了后續(xù)的識別配對.現(xiàn)有的指紋二值化處理大多采用基于指紋紋理的方向場技術(shù)[6-7],少部分基于濾波算法來實現(xiàn)[8].采用方向向量將含有灰度信息的指紋圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,基于方向技術(shù)的指紋圖像二值化算法可以同時完成指紋圖像的二值化處理以及細(xì)化處理.但方向場技術(shù)在計算過程中需要計算每個像素的方向向量,算法復(fù)雜度高,計算時間長,在實際應(yīng)用中存在一定的局限性.

    考慮現(xiàn)有指紋二值化處理中存在的問題,本文提出基于支持向量機(jī)(SVM)的指紋二值化處理方法.SVM[9]是一種有監(jiān)督的小樣本分類方法,可利用先驗知識,通過小樣本快速完成分類.指紋二值化處理中,前景和背景在分類前具有一定的先驗知識,灰度值較小的通常是前景,灰度值較大的通常是背景,憑此可運用SVM進(jìn)行指紋二值化處理.

    在SVM分類過程中,如果只采用像素值一個特征量,可能會降低分類精確度,尤其是在指紋圖像邊緣處.因此,本文又提出了一種4-鄰域均值模板來處理指紋圖像邊緣,并以此作為另一個特征量.同時利用灰度直方圖搜索算法,提取統(tǒng)計值較高的像素點作為訓(xùn)練集,通過4-鄰域均值模板以及直方圖搜索優(yōu)化訓(xùn)練集來提高分類精度.

    1 支持向量機(jī)簡介

    對于數(shù)據(jù)集T={[x1,y1],[x2,y2],…,[xN,yN]},{x1,x2,…,xN}∈RN為數(shù)據(jù)集的輸入空間,同時每一維x都有N個特征組成;{y1,y2,…,yN}∈{-1,1}為數(shù)據(jù)集中每一維輸入空間對應(yīng)的類屬標(biāo)簽.SVM的目的是利用輸入空間以及標(biāo)簽集對數(shù)據(jù)集T進(jìn)行分類.

    SVM作為一種有監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法,在一定程度上依賴于標(biāo)簽集的分類,因此在處理不確定標(biāo)簽問題時存在一定的局限性,例如指紋灰度圖像中指紋圖形的邊緣像素點既可看作前景類,也可看作背景類.不同的標(biāo)簽類會影響分類結(jié)果,對訓(xùn)練造成影響.針對這一問題,本文在原有指紋圖像像素值的基礎(chǔ)上引入新特征量來擴(kuò)充SVM中的訓(xùn)練集.同時采用出現(xiàn)頻率高的像素點作為樣本點,使分類精度進(jìn)一步提高.

    2 優(yōu)化采樣算法

    指紋通過傳感器采集得到灰度圖像,灰度圖像用灰度值存儲為矩陣形式[5],不同的灰度值代表了圖像中不同的灰度,因此像素點灰度值可作為SVM學(xué)習(xí)過程中一個重要的特征.但是只有一維特征的情況下會導(dǎo)致分類結(jié)果出現(xiàn)偏差,尤其是在圖形邊緣的像素點,因此本文定義4-鄰域均值模板來處理圖形邊緣,并以其計算值作為另一維特征.

    在樣本點的采樣過程中,為提高計算速度,本文采用等距采樣,同時為了提高分類精度,在等距采樣的基礎(chǔ)上加入基于灰度直方圖的優(yōu)化算法,將等距采樣后樣本點周圍直方圖統(tǒng)計量較多的像素點作為樣本點,進(jìn)一步提高了分類精度.

    2.1 基于4-鄰域均值模板輔助樣點

    在指紋灰度圖像的前景和背景分類問題中,指紋紋理與紋理過度部分存在圖像邊緣的問題[10],邊緣像素點判定會影響到后續(xù)的匹配識別,本文設(shè)計了4-鄰域均值模板,來提高算法在邊緣點分類上的精確度.

    設(shè)計的4-鄰域均值模板是在邊緣檢測算子的基礎(chǔ)上演變而來的.參考Prewitt算子[11]設(shè)計4-鄰域均值模板,Prewitt算子表達(dá)式為

    (1)

    在傳統(tǒng)的Prewitt算子中分別對列Gx和行Gy進(jìn)行計算,共計算中心像素點周圍8個像素點的值.為方便計算,考慮將行列融合,并且只計算上下左右4個方向的像素,通過模板中心像素點灰度值與4個方向像素點灰度值的差值絕對值的平均來構(gòu)造4-鄰域模板:

    (2)

    由(2)式可知,4-鄰域均值模板D計算了中間像素點Ii,j與上方像素點Ii-1,j、下方像素點Ii+1,j、左側(cè)像素點Ii,j-1、右側(cè)像素點Ii,j+1之間的差值的絕對值,通過相加這4個方向的差值,得到

    ∑D=(|Ii,j-Ii-1,j|+|Ii,j-Ii+1,j|+|Ii,j-Ii,j-1|+|Ii,j-Ii,j+1|).

    (3)

    4-鄰域均值模板相比于邊緣檢測中的Prewitt算子對模板中心像素點的權(quán)值更大,更能突出模板中心點像素值的重要性,同時通過一個模板計算4個方向,不需要2個模板計算,提高了計算速度.

    在對生物圖像、醫(yī)學(xué)圖像等客觀圖像處理時,需要保證圖像的原有特性[5],應(yīng)避免非線性變換,本文所構(gòu)造的4-鄰域均值模板就可以較好地滿足這一點.以指紋圖像的灰度直方圖為例,計算結(jié)果如圖1所示.

    (a)原始指紋圖像

    (b)4-鄰域均值模板處理圖像

    (a)原始指紋圖像灰度直方圖

    (b)4-鄰域均值模板處理圖像灰度直方圖

    圖1中白色背景都占據(jù)了絕大部分比例,為顯示圖像的特點,本文手動去除了直方圖中灰度值為255的點.通過比較發(fā)現(xiàn),兩者圖像走勢基本相同,因此4-鄰域均值模板能較好地保存原圖像特征.

    在原有的特征量基礎(chǔ)上,加入4-鄰域均值模板計算結(jié)果作為特征量,能在一定程度上提高SVM在圖像邊緣點判斷的準(zhǔn)確性.

    2.2 直方圖搜索算法

    在灰度圖像中,灰度直方圖是刻畫像素灰度值統(tǒng)計量的一個重要工具,在SVM訓(xùn)練樣本點的選取中,為了使分類更加精確,需要更為準(zhǔn)確的先驗知識,因此選擇統(tǒng)計值較大的像素點作為SVM的訓(xùn)練樣本.但是為提高計算效率,保證樣本多樣性,本文采用局部統(tǒng)計值最大的像素點作為訓(xùn)練樣本點,尋找樣本點的方法就是本文的直方圖搜索算法.

    直方圖搜索算法分為2個部分,第一部分是對整個樣本空間進(jìn)行等距采樣,即采用相等的間距對255個灰度值進(jìn)行采樣,等距采樣公式為

    Ii=Num255n-1?i(i=2,3,…,n-1).

    (4)

    其中:I為樣本點,且I1=0,In=255;n為采樣個數(shù);Num255為將二維圖像矩陣展開成一維向量,并從0到255進(jìn)行排序后,255像素第一次出現(xiàn)所對應(yīng)的值,本文對Num255之前的像素進(jìn)行等距采樣,并進(jìn)行直方圖搜索;i為樣本點標(biāo)號,由于樣本點首尾固定,所以i從2標(biāo)到n-1;符號└┘為向下取整,保證樣本點標(biāo)號為整數(shù).

    基于等距采樣的樣本點無法保證每個樣本點都有較大像素統(tǒng)計量,因此第二部分是在等距采樣的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了直方圖搜索算法,在當(dāng)前樣本點的基礎(chǔ)上搜索它的前一個像素值以及后一個像素值,用最大的那個作為樣本點,以此來保證樣本點在局部范圍內(nèi)有一個較大的像素統(tǒng)計量.算法1的直方圖搜索算法偽代碼為:

    01 Begin02 輸入I_i //獲取當(dāng)前采樣點03 輸入H_i //獲取當(dāng)前像素值04 輸入I_i-1 //獲取前一個采樣點05 輸入H_i-1 //獲取前一個像素值06 if H_i>H_i-1 then07 H_i≥H_new08 I_i≥I_new09 else10 H_i-1≥H_new11 I_i-1≥I_new12 輸入I_i+1 //獲取后一個采樣點13 輸入H_i+1 //獲取后一個像素值14 if H_i+1

    算法1中I_i存儲了所選取的樣本點,H_i存儲了樣本點對應(yīng)的像素統(tǒng)計值,本文對等距采樣的結(jié)果進(jìn)行直方圖搜索更新.通過算法1可以實現(xiàn)樣本點的像素統(tǒng)計值在局部范圍內(nèi)達(dá)到一個極大值,由此來提高SVM的優(yōu)化精度.直方圖搜索算法的結(jié)果如圖3所示.

    圖3 直方圖搜索算法的結(jié)果

    在圖3中黑色圓點表示等距采樣的結(jié)果圖,黑色圓圈表示在等距采樣的基礎(chǔ)上經(jīng)過直方圖搜索算法優(yōu)化的結(jié)果,從圖3中可以看出,經(jīng)過優(yōu)化后樣本點的像素統(tǒng)計值均到達(dá)局部極值點.

    3 指紋圖像二值化處理與比較結(jié)果

    在實際測試中,本文采用FVC2004數(shù)據(jù)庫中的指紋圖像作為實驗數(shù)據(jù)[12].該數(shù)據(jù)庫中包含有4種類型傳感器收集來的數(shù)據(jù).對于產(chǎn)生如圖1(a)的指紋傳感器,從圖1中可以看出圖像構(gòu)成只包含前景和背景兩類,且指紋圖像不存在復(fù)雜區(qū)域,構(gòu)成簡單,因此對二值化算法的要求較低,各算法二值化結(jié)果相近.

    本文考慮處理較為復(fù)雜的一類傳感器所得圖像.此類傳感器收集的指紋圖像大小為328像素×364像素.由于傳感器因素,圖像形成了一個類似透視效果的形變,因此在圖像中產(chǎn)生了2個背景,一個為白色背景,一個為深灰色背景.同時由于傳感器原因,使得指紋圖像中間產(chǎn)生了一個深色復(fù)雜區(qū)域.具體指紋圖像見圖4(a).

    在本文算法實際處理時,采用SVM進(jìn)行二值化處理.SVM訓(xùn)練集選取直方圖搜索算法,所得樣本點的灰度值以及對應(yīng)4-鄰域均值模板的計算值為特征量,直方圖搜索算法選擇30個像素樣本點.以此訓(xùn)練結(jié)果對全部像素點進(jìn)行前景和背景分類.同時將本文算法與未經(jīng)過優(yōu)化采樣的原始SVM算法及模糊聚類算法進(jìn)行了對比.

    3.1 對比原始SVM算法結(jié)果

    對于經(jīng)過透視變換導(dǎo)致形變的指紋圖像,本文算法二值化結(jié)果、原始SVM的二值化結(jié)果如圖4所示.

    (a)形變后指紋圖像

    (b)本文算法結(jié)果

    (c)原始支持向量機(jī)結(jié)果

    本文算法二值化結(jié)果與原始SVM二值化結(jié)果的數(shù)值統(tǒng)計見表1.

    表1 形變后指紋圖像二值化處理對比數(shù)據(jù)

    兩種算法對深灰色背景、白色背景都進(jìn)行了有效地處理,在背景上只留下少許噪聲點.從統(tǒng)計數(shù)值中可以看出,本文算法在背景上的殘留噪聲點在背景像素點中的占比為4.53×10-4,原始SVM占比為5.05×10-4.對比背景殘留噪聲點,本文算法對誤判降低了10.21%.但由于兩種算法所得圖像的背景殘留噪聲點的占比都較小,均不影響后續(xù)處理.

    對于指紋中間的被污染的深色復(fù)雜區(qū)域,從直觀結(jié)果中可看出,本文算法的二值化結(jié)果要優(yōu)于原始SVM二值化結(jié)果.本文選擇100像素×3 100像素的區(qū)域?qū)υ贾讣y圖像中的深色復(fù)雜區(qū)域進(jìn)行放大,兩者的細(xì)節(jié)對比如圖5所示.

    (a)形變后指紋對比區(qū)域

    (b)本文算法結(jié)果

    (c)原始SVM結(jié)果

    通過統(tǒng)計結(jié)果可知,本文算法二值化后誤判的像素在放大區(qū)域中的占比為0.005 3,原始SVM占比為0.009 5,本文算法有效降低了45.92%的誤判.同時從直觀結(jié)果中可見,原始SVM二值化處結(jié)果中存在明顯的黑色塊,且遮擋了一個指紋的分叉點,而本文算法也存在誤判,但占用像素少,沒有形成明顯的黑色塊,沒有遮擋指紋中的重要結(jié)構(gòu).

    通過上述對比可以看出,本文算法在處理指紋圖像的邊緣細(xì)節(jié)以及復(fù)雜區(qū)域較為準(zhǔn)確,所提出的4-鄰域均值模板和直方圖搜索算法可有效提高SVM在指紋二值化處理中的分類精度.

    3.2 對比模糊聚類算法結(jié)果

    將本文算法與模糊聚類算法(FCM)[13]相比較.FCM是一種無監(jiān)督的分類算法,被廣泛運用于各個鄰域.在相同計算環(huán)境下,采用本文算法和FCM對形變后指紋圖像進(jìn)行二值化處理,結(jié)果如圖6所示.

    (a)形變后指紋對比區(qū)域

    (b)本文算法結(jié)果

    (c)FCM算法結(jié)果

    從圖6可見,本文算法結(jié)果遠(yuǎn)好于FCM,尤其是在圖6(c)中,結(jié)果圖像中存在幾處的黑色塊,且背景上的黑色塊也較多,會大大影響后續(xù)識別的效果.兩種結(jié)果的數(shù)據(jù)對比見表2.

    表2 本文算法與FCM實驗結(jié)果對比

    通過表2數(shù)據(jù)看出,在相同的計算環(huán)境下,本文算法的計算處理速度遠(yuǎn)快于FCM.同時由統(tǒng)計可知,對于背景的處理FCM二值化后背景殘留噪聲點在背景像素點中的占比為5.772×10-3,而本文算法為4.53×10-4.相比FCM本文算法降低了92.15%的誤判.

    對于復(fù)雜區(qū)域,從直觀可見,F(xiàn)CM算法將復(fù)雜區(qū)域二值化為整個黑色塊,幾乎失去了全部細(xì)節(jié),而本文算法則保留了較好的細(xì)節(jié)部分.本文算法在不丟失主要細(xì)節(jié)的前提下,圖像占比更小,將更有利于后續(xù)的識別算法.

    4 結(jié)論

    基于本文提出的優(yōu)化采樣算法,利用SVM對指紋圖像進(jìn)行二值化處理的方法可有效地解決SVM在指紋圖像邊緣以及復(fù)雜區(qū)域分類精度低的問題,能較好地保存指紋細(xì)節(jié),配合其他模式識別算法,可有效地完成指紋識別工作.

    本文在SVM的基礎(chǔ)上,加入了基于4-鄰域均值模板和直方圖搜索算法的優(yōu)化采樣方法,進(jìn)一步提高了識別精度,對算法做出了有益的改進(jìn).本文算法相比于同為分類算法FCM算法,計算精度較高,計算量較小,實驗結(jié)果也說明了本文算法是有效可行的.

    猜你喜歡
    指紋圖鄰域像素點
    稀疏圖平方圖的染色數(shù)上界
    基于鄰域競賽的多目標(biāo)優(yōu)化算法
    指紋圖像傳感器技術(shù)與后續(xù)發(fā)展研究
    電子測試(2018年4期)2018-05-09 07:27:49
    基于canvas的前端數(shù)據(jù)加密
    基于逐像素點深度卷積網(wǎng)絡(luò)分割模型的上皮和間質(zhì)組織分割
    關(guān)于-型鄰域空間
    沉香GC-MS指紋圖譜分析
    中成藥(2016年8期)2016-05-17 06:08:26
    基于模板檢測法的指紋圖像的細(xì)節(jié)特征提取
    基于Node-Cell結(jié)構(gòu)的HEVC幀內(nèi)編碼
    基于時序擴(kuò)展的鄰域保持嵌入算法及其在故障檢測中的應(yīng)用
    国产野战对白在线观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 青春草亚洲视频在线观看| 一本综合久久免费| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 久久青草综合色| 一级黄色大片毛片| 日韩视频在线欧美| 男女免费视频国产| 国产亚洲欧美精品永久| 日韩免费高清中文字幕av| 少妇粗大呻吟视频| 日本黄色日本黄色录像| 久久久国产成人免费| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 下体分泌物呈黄色| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | www.999成人在线观看| 一级片免费观看大全| 亚洲精品乱久久久久久| 不卡av一区二区三区| 亚洲伊人色综图| 亚洲精品粉嫩美女一区| 精品国产一区二区久久| 午夜日韩欧美国产| 乱人伦中国视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲精华国产精华精| 成年女人毛片免费观看观看9 | av片东京热男人的天堂| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 成年av动漫网址| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 免费av中文字幕在线| 美女国产高潮福利片在线看| 日韩精品免费视频一区二区三区| a级毛片在线看网站| 大码成人一级视频| 黄色视频在线播放观看不卡| avwww免费| 天堂中文最新版在线下载| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 我要看黄色一级片免费的| 国产在线一区二区三区精| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 免费在线观看日本一区| 男人舔女人的私密视频| 亚洲av电影在线进入| 黄色片一级片一级黄色片| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 亚洲三区欧美一区| 精品乱码久久久久久99久播| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 黄频高清免费视频| 黑人猛操日本美女一级片| 国产精品1区2区在线观看. | 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 宅男免费午夜| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 青青草视频在线视频观看| 日韩一区二区三区影片| 99re6热这里在线精品视频| 制服诱惑二区| 在线观看免费高清a一片| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 黄色视频不卡| 极品人妻少妇av视频| 亚洲中文日韩欧美视频| 99国产极品粉嫩在线观看| 岛国毛片在线播放| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 午夜91福利影院| 人人妻人人澡人人看| 精品国产乱子伦一区二区三区 | 十分钟在线观看高清视频www| xxxhd国产人妻xxx| 精品人妻一区二区三区麻豆| 满18在线观看网站| 国产高清国产精品国产三级| 免费在线观看影片大全网站| 国产免费现黄频在线看| 亚洲成国产人片在线观看| 欧美人与性动交α欧美软件| tube8黄色片| 黑丝袜美女国产一区| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 日韩免费高清中文字幕av| 国产精品久久久av美女十八| 丝袜人妻中文字幕| 国产成人免费无遮挡视频| 亚洲专区中文字幕在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产深夜福利视频在线观看| 在线看a的网站| 亚洲avbb在线观看| 一级a爱视频在线免费观看| 国产精品国产av在线观看| 十八禁人妻一区二区| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲成人免费电影在线观看| 91成年电影在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 丁香六月欧美| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 丁香六月天网| 精品福利永久在线观看| 久久影院123| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久久国产欧美日韩av| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 老司机午夜十八禁免费视频| a级毛片黄视频| 一区福利在线观看| 丝袜美腿诱惑在线| 欧美另类一区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 一个人免费在线观看的高清视频 | 12—13女人毛片做爰片一| 国产欧美亚洲国产| 777米奇影视久久| 国产精品久久久久久精品电影小说| 久久久久久久国产电影| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 大片电影免费在线观看免费| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲国产日韩一区二区| 亚洲国产av新网站| 狂野欧美激情性bbbbbb| 国产三级黄色录像| 午夜久久久在线观看| 亚洲专区国产一区二区| 成人亚洲精品一区在线观看| 777米奇影视久久| 少妇 在线观看| 亚洲精品一二三| 欧美成狂野欧美在线观看| 国产99久久九九免费精品| 久久久久久久大尺度免费视频| 亚洲av电影在线进入| 中文字幕色久视频| 不卡一级毛片| 男女之事视频高清在线观看| 丰满迷人的少妇在线观看| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久久久精品国产欧美久久久 | 香蕉丝袜av| 久久久国产一区二区| 国产亚洲av高清不卡| 一二三四社区在线视频社区8| 人人妻人人澡人人看| 不卡av一区二区三区| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 免费看十八禁软件| 国产成人a∨麻豆精品| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 国产免费福利视频在线观看| 窝窝影院91人妻| 日本91视频免费播放| 久久久久久久久久久久大奶| 男男h啪啪无遮挡| 国产成人系列免费观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲美女黄色视频免费看| 色播在线永久视频| 蜜桃在线观看..| 99久久国产精品久久久| 色婷婷久久久亚洲欧美| 1024香蕉在线观看| 亚洲国产av新网站| 一级a爱视频在线免费观看| 岛国毛片在线播放| 国产高清videossex| 久久久久久久大尺度免费视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 精品一区二区三区av网在线观看 | 99久久人妻综合| 精品福利永久在线观看| 精品国产国语对白av| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产成人免费观看mmmm| 欧美成人午夜精品| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 各种免费的搞黄视频| 女性被躁到高潮视频| www.999成人在线观看| 在线av久久热| 少妇粗大呻吟视频| 18在线观看网站| 午夜日韩欧美国产| 考比视频在线观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 高清欧美精品videossex| 精品视频人人做人人爽| 视频区图区小说| 水蜜桃什么品种好| 免费观看人在逋| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| av天堂在线播放| 亚洲一区二区三区欧美精品| 超碰成人久久| 午夜福利免费观看在线| 一级毛片电影观看| 日本91视频免费播放| 一区二区三区精品91| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 亚洲第一av免费看| 69精品国产乱码久久久| 国产日韩欧美视频二区| 久久女婷五月综合色啪小说| 国产成人av激情在线播放| 国产精品久久久av美女十八| 精品国产一区二区久久| 999精品在线视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区 | 欧美日韩黄片免| 狠狠狠狠99中文字幕| 日日夜夜操网爽| 国产主播在线观看一区二区| 一本色道久久久久久精品综合| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲精华国产精华精| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 99国产精品免费福利视频| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 婷婷成人精品国产| 亚洲av欧美aⅴ国产| 99久久综合免费| 另类亚洲欧美激情| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 热re99久久精品国产66热6| 免费观看人在逋| 一级毛片女人18水好多| 国产免费av片在线观看野外av| 亚洲伊人久久精品综合| 飞空精品影院首页| 国产成人影院久久av| av电影中文网址| 久久久久精品人妻al黑| 久久午夜综合久久蜜桃| 精品人妻在线不人妻| 99久久精品国产亚洲精品| 国产亚洲av高清不卡| 香蕉丝袜av| 亚洲色图综合在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 午夜成年电影在线免费观看| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 69精品国产乱码久久久| 丰满饥渴人妻一区二区三| 亚洲七黄色美女视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 午夜福利乱码中文字幕| 亚洲国产欧美在线一区| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲九九香蕉| √禁漫天堂资源中文www| 国产深夜福利视频在线观看| cao死你这个sao货| 91老司机精品| 欧美午夜高清在线| 精品欧美一区二区三区在线| 97在线人人人人妻| 人人妻人人澡人人看| 麻豆乱淫一区二区| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 精品久久久精品久久久| 一个人免费在线观看的高清视频 | 少妇被粗大的猛进出69影院| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 成人国产一区最新在线观看| 最黄视频免费看| 国产av国产精品国产| av视频免费观看在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 12—13女人毛片做爰片一| 国产黄色免费在线视频| 国产精品免费视频内射| av网站免费在线观看视频| 久久精品国产综合久久久| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 亚洲欧洲日产国产| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 少妇人妻久久综合中文| 老熟女久久久| 国产熟女午夜一区二区三区| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 交换朋友夫妻互换小说| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产免费福利视频在线观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 亚洲五月婷婷丁香| 国产精品一区二区精品视频观看| 大型av网站在线播放| 99久久99久久久精品蜜桃| 久久久水蜜桃国产精品网| 伦理电影免费视频| 在线永久观看黄色视频| 黑人猛操日本美女一级片| 国产日韩欧美在线精品| 久久久久国产一级毛片高清牌| 老熟女久久久| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 老汉色∧v一级毛片| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲国产精品成人久久小说| 男女下面插进去视频免费观看| av电影中文网址| 午夜福利免费观看在线| 亚洲成人手机| 成人亚洲精品一区在线观看| 大片免费播放器 马上看| 国产一区二区三区综合在线观看| 免费在线观看日本一区| 国产在线视频一区二区| 亚洲色图综合在线观看| 亚洲精品粉嫩美女一区| 黄色毛片三级朝国网站| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 黄色怎么调成土黄色| 亚洲第一青青草原| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 精品乱码久久久久久99久播| 国产精品一区二区免费欧美 | 在线观看免费高清a一片| 国产在线视频一区二区| 一级毛片精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久香蕉激情| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 麻豆国产av国片精品| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲精品成人av观看孕妇| 老鸭窝网址在线观看| 欧美国产精品va在线观看不卡| 黄色视频,在线免费观看| 十八禁人妻一区二区| 一级a爱视频在线免费观看| 天天操日日干夜夜撸| 色婷婷久久久亚洲欧美| av网站免费在线观看视频| 五月天丁香电影| 亚洲精品中文字幕一二三四区 | 亚洲熟女毛片儿| 亚洲av欧美aⅴ国产| 欧美激情久久久久久爽电影 | 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 一个人免费看片子| 久久久久国产一级毛片高清牌| 一个人免费看片子| 成人三级做爰电影| 午夜福利乱码中文字幕| 正在播放国产对白刺激| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 欧美变态另类bdsm刘玥| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产伦理片在线播放av一区| 色视频在线一区二区三区| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 日日爽夜夜爽网站| 久久久国产精品麻豆| 午夜福利视频精品| 国产av精品麻豆| 亚洲欧美一区二区三区久久| 免费观看人在逋| 高清欧美精品videossex| 国产伦人伦偷精品视频| 男人爽女人下面视频在线观看| 满18在线观看网站| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡 | 我要看黄色一级片免费的| 黄频高清免费视频| 黄色视频在线播放观看不卡| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲中文字幕日韩| tocl精华| 18禁观看日本| 日韩制服骚丝袜av| 精品亚洲成a人片在线观看| 色婷婷av一区二区三区视频| 在线观看一区二区三区激情| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 黄片大片在线免费观看| 999久久久精品免费观看国产| 欧美成狂野欧美在线观看| 999精品在线视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 香蕉国产在线看| 亚洲精品在线美女| 99精品久久久久人妻精品| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 亚洲伊人久久精品综合| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 2018国产大陆天天弄谢| 欧美黑人精品巨大| 欧美大码av| 在线精品无人区一区二区三| 亚洲中文日韩欧美视频| 天堂中文最新版在线下载| 男人爽女人下面视频在线观看| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲欧美激情在线| 久9热在线精品视频| 亚洲 国产 在线| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 91成人精品电影| 国产成人欧美在线观看 | 九色亚洲精品在线播放| 99国产精品免费福利视频| 国产99久久九九免费精品| 久久久国产精品麻豆| 搡老熟女国产l中国老女人| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| a级毛片黄视频| 免费看十八禁软件| 12—13女人毛片做爰片一| 三级毛片av免费| 精品亚洲成国产av| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产免费av片在线观看野外av| 国产一区二区 视频在线| 十八禁网站网址无遮挡| 久久 成人 亚洲| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲一码二码三码区别大吗| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲色图综合在线观看| 国产男女超爽视频在线观看| 日韩免费高清中文字幕av| 永久免费av网站大全| 一边摸一边做爽爽视频免费| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 999久久久国产精品视频| 国产麻豆69| tube8黄色片| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 午夜福利乱码中文字幕| 亚洲情色 制服丝袜| 久久久水蜜桃国产精品网| 91精品伊人久久大香线蕉| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| a 毛片基地| 中文欧美无线码| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| av欧美777| 久久综合国产亚洲精品| 久久久国产精品麻豆| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 午夜福利视频精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲熟女毛片儿| 免费在线观看黄色视频的| 波多野结衣av一区二区av| 国产成人啪精品午夜网站| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| netflix在线观看网站| 在线看a的网站| 国产精品国产三级国产专区5o| 久9热在线精品视频| videos熟女内射| 亚洲精品国产一区二区精华液| 免费在线观看完整版高清| 国产成人a∨麻豆精品| 亚洲七黄色美女视频| 欧美成人午夜精品| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| avwww免费| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 黄色视频,在线免费观看| 欧美日韩av久久| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 男女床上黄色一级片免费看| 91九色精品人成在线观看| 亚洲黑人精品在线| 国产高清视频在线播放一区 | 蜜桃在线观看..| 久久国产亚洲av麻豆专区| 51午夜福利影视在线观看| 亚洲五月色婷婷综合| av福利片在线| 国产真人三级小视频在线观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 久久国产精品大桥未久av| 水蜜桃什么品种好| 亚洲人成电影免费在线| 欧美精品高潮呻吟av久久| 亚洲精品国产色婷婷电影| 久久久水蜜桃国产精品网| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 91老司机精品| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 日韩一区二区三区影片| 日本vs欧美在线观看视频| 两个人免费观看高清视频| 9色porny在线观看| 香蕉丝袜av| 亚洲三区欧美一区| 亚洲免费av在线视频| 亚洲视频免费观看视频| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 男女边摸边吃奶| 自线自在国产av| 午夜激情久久久久久久| 十八禁网站网址无遮挡| www日本在线高清视频| 国产xxxxx性猛交| 国产精品一区二区在线不卡| 女人久久www免费人成看片| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产成人系列免费观看| 色视频在线一区二区三区| 黄频高清免费视频| 亚洲视频免费观看视频| 中文字幕av电影在线播放| 日本a在线网址| 妹子高潮喷水视频| 久久久久视频综合| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 亚洲欧美清纯卡通| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 成年人免费黄色播放视频| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 超色免费av| 国产在线一区二区三区精| 国产片内射在线| 成年人免费黄色播放视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 69av精品久久久久久 | 男女做爰动态图高潮gif福利片| 九色国产91popny在线| 免费观看人在逋| 欧美日韩黄片免| 99久久综合精品五月天人人| 黄色视频不卡| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 老司机午夜十八禁免费视频| 亚洲成人国产一区在线观看| 国产成+人综合+亚洲专区| 日本一二三区视频观看| 国产精品久久久av美女十八| 久久国产精品人妻蜜桃| 我要搜黄色片| 麻豆久久精品国产亚洲av| 中出人妻视频一区二区| 一二三四社区在线视频社区8| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产av又大| 美女大奶头视频| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国产99白浆流出| 99久久国产精品久久久| 成人三级黄色视频| 精品第一国产精品| 黄频高清免费视频| 欧美三级亚洲精品| 午夜老司机福利片| 国产一区在线观看成人免费| 午夜精品一区二区三区免费看| 狠狠狠狠99中文字幕| 999久久久国产精品视频| 国产av一区在线观看免费| 久久中文字幕一级| 免费在线观看影片大全网站| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 成在线人永久免费视频| 欧美日韩黄片免| 亚洲avbb在线观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产v大片淫在线免费观看| 国产一区二区在线av高清观看| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产视频内射| 免费高清视频大片| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 成人国产综合亚洲| 免费在线观看亚洲国产| 亚洲男人天堂网一区| 欧美不卡视频在线免费观看 | 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 在线观看舔阴道视频| 午夜精品在线福利| 国产高清激情床上av| 国产亚洲精品一区二区www| 后天国语完整版免费观看| 国产精品av视频在线免费观看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产欧美日韩一区二区精品| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产精品亚洲美女久久久| 欧美日韩福利视频一区二区| 精品国产美女av久久久久小说| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 变态另类成人亚洲欧美熟女| 亚洲一区高清亚洲精品| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产视频一区二区在线看| 中出人妻视频一区二区|