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基于Haar特征和改进的AdaBoost算法的人脸图像识别 预览
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作者 贺瑜飞 《榆林学院学报》 2019年第6期69-70,75共3页
针对在复杂背景的情况下,AdaBoost算法主要存在识别率较低,速度慢的问题,提出了一种基于改进的AdaBoost算法和Haar特征的方法。首先进行的是用扩展的Haar特征进行特征值的计算,然后描述了boosted分类器,并指出其存在的问题,接着描绘了... 针对在复杂背景的情况下,AdaBoost算法主要存在识别率较低,速度慢的问题,提出了一种基于改进的AdaBoost算法和Haar特征的方法。首先进行的是用扩展的Haar特征进行特征值的计算,然后描述了boosted分类器,并指出其存在的问题,接着描绘了改进的AdaBoost算法。多分辨率搜索进行了算法优化,试验结果表明,改进的AdaBoost算法和Haar特征提高了人脸检测的实效性,漏检率降低,并且识别率有很大的提高。 展开更多
关键词 HAAR特征 特征模板 ADABOOST算法
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融合Haar型局部特征的人耳识别算法 预览
2
作者 王育坚 高倩 +1 位作者 谭卫雄 李深圳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期127-131,共5页
人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征... 人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 人耳识别 HAAR特征 局部二值模式 梯度方向直方图
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基于Adaboost的人脸图像检测系统 预览
3
作者 杨才广 李林峰 +1 位作者 郑鑫 凌永国 《智能计算机与应用》 2019年第5期300-301,共2页
人脸检测是汽车驾驶辅助系统的关键技术,本文提取了目标图像的Haar特征,并利用Adaboost算法检测目标图像中的可能存在的人脸区域,结合OpenCV计算机视觉开源库实现了人脸检测系统。实验结果表明,采用Haar特征和Adaboost算法可以较好地从... 人脸检测是汽车驾驶辅助系统的关键技术,本文提取了目标图像的Haar特征,并利用Adaboost算法检测目标图像中的可能存在的人脸区域,结合OpenCV计算机视觉开源库实现了人脸检测系统。实验结果表明,采用Haar特征和Adaboost算法可以较好地从目标图像中检测人脸区域,且系统检测速度快,具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 人脸检测 ADABOOST算法 HAAR特征 OPENCV
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改进Haar-like特征联合CamShift算法用于车辆跟踪 预览
4
作者 张晓青 马牧燕 +1 位作者 燕必希 朱立夫 《实验室研究与探索》 北大核心 2019年第9期86-91,共6页
提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合CamShift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器... 提出一种改进的Haar特征获取方法,并结合CamShift算法提取车辆检测信号实现特定车辆实时跟踪。首先利用倾斜45°特征与像素和的商计算信号的Haar特征值;其次利用AdaBoost算法训练样本得到特征信号分类器,构建特征信号样本级联分类器,利用获得的级联分类器对视频信号进行检测;最后将检测结果中的特定车辆外切矩形作为CamShift算法的初始窗口,并对CamShift算法后续跟踪窗口进行检测,以提高检测效率和跟踪实时性。实验表明,该方法对车辆图像信号具有较好的检测效果,对特定车辆跟踪具有较高的实时性。 展开更多
关键词 HAAR特征 ADABOOST算法 级联分类器 CAMSHIFT算法 车辆检测跟踪
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基于Haar-NMF特征和级联AdaBoost的脱岗检测算法 预览 被引量:1
5
作者 魏京天 王军 +1 位作者 王玉楠 薄煜明 《测控技术》 2019年第2期50-55,共6页
针对值班室人员的岗位执勤情况进行实时检测的需求,设计了一种脱岗检测系统,它使用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征的方法以减少计算量,同时采用级联分类器代替单一的分类器结构以提高检测的准确性。该系统分为训练和测试两个部分,训练... 针对值班室人员的岗位执勤情况进行实时检测的需求,设计了一种脱岗检测系统,它使用低维的Haar-NMF特征代替Haar特征的方法以减少计算量,同时采用级联分类器代替单一的分类器结构以提高检测的准确性。该系统分为训练和测试两个部分,训练部分包括利用非负矩阵分解对Haar特征进行降维生成Haar-NMF特征和级联AdaBoost分类器的训练,经过数次训练后得到的各弱分类器根据训练过程中的权值加权组成一个强分类器,该分类器具有较高的学习效率,检测速度有明显提升。测试部分根据实际检测效果中存在的误检情况对检测算法进行修正和优化。实验验证了该系统具有相当高的检测率和较低的误检率,有助于避免在岗位无人值守时发生意外及损失财产。 展开更多
关键词 脱岗检测 HAAR特征 非负矩阵分解 ADABOOST算法
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基于Haar特征的车辆识别方法 预览
6
作者 韦俏杏 罗文 《大众科技》 2019年第7期31-33,30共4页
为了解决车辆安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出一种基于Haar特征与支持向量机的前向车辆识别方法。使用基于Haar特征与支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,并排除假设区域中的非车辆区域。实验结果... 为了解决车辆安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出一种基于Haar特征与支持向量机的前向车辆识别方法。使用基于Haar特征与支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,并排除假设区域中的非车辆区域。实验结果表明,该方法在车辆识别率与虚警率两个指标上都明显优于传统方法,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 车辆识别 HAAR特征 支持向量机 车辆分类器
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一种Haar特征车辆检测速度的提升方法 预览
7
作者 张涛 陈万培 +1 位作者 乔延婷 陈舒涵 《无线电工程》 2019年第5期393-396,共4页
车辆检测是实现汽车自动驾驶的前提,同时也是汽车紧急制动系统的首要依据。车辆检测算法的实时性和精确度将影响整个制动系统的性能,直接关系到司机和乘客的人身安全。目前大多使用Haar特征进行车辆检测,该方法在样本充足的情况下有较... 车辆检测是实现汽车自动驾驶的前提,同时也是汽车紧急制动系统的首要依据。车辆检测算法的实时性和精确度将影响整个制动系统的性能,直接关系到司机和乘客的人身安全。目前大多使用Haar特征进行车辆检测,该方法在样本充足的情况下有较高的检测成功率,但是涉及到对整张图遍历搜索,大大延长了算法运行时间,降低了系统实时性。在Haar检测基础上,提出了一种优化方法,修改了遍历逻辑,针对检测区域设置特定模型,显著提高了车辆检测算法的运行速度,提高了系统实时性。实际测试结果表明,该算法大大缩减了图像监测时间,由秒级降至毫秒级,满足系统实时性要求。 展开更多
关键词 车辆检测 自动驾驶 HAAR特征 系统实时性
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基于曲率特征与改进的RANSAC策略的图像匹配算法 预览 被引量:3
8
作者 王瑜 禹秋民 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3791-3796,共6页
为解决当前图像匹配算法主要利用图像梯度特征完成匹配,导致其存在较多误配率的不足,提出基于曲率特征与改进RANSAC的图像匹配算法。引入Harris算子,对图像特征点进行检测,利用这些特征点对应的尺度特征定义特征点优化模型;基于Haar小波... 为解决当前图像匹配算法主要利用图像梯度特征完成匹配,导致其存在较多误配率的不足,提出基于曲率特征与改进RANSAC的图像匹配算法。引入Harris算子,对图像特征点进行检测,利用这些特征点对应的尺度特征定义特征点优化模型;基于Haar小波,获取特征点对应的特征方向,构造同心圆,求取圆内指定方向的曲率特征,获取特征描述符;计算特征点对应的欧氏距离,完成图像特征点匹配;设计几何距离度量模型,改进RANSAC (random sample consensus)策略,剔除错误匹配特征点。实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性。 展开更多
关键词 图像匹配 HARRIS算法 HAAR小波 曲率特征 欧氏距离 RANSAC算法
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基于稀疏表达特征选择的压缩感知目标跟踪算法 预览 被引量:1
9
作者 程中建 李康 +2 位作者 谷懿 袁晓旭 王森 《软件导刊》 2018年第7期91-96,共6页
目标跟踪是计算机视觉领域重要研究方向之一。压缩感知跟踪速度快、精度高,但是跟踪被遮挡目标时使用被遮挡的哈尔特征构建分类器,导致分类器性能降低,目标容易丢失。为了解决该问题,提出了根据l1稀疏表示判断哈尔特征是否被遮挡,然后... 目标跟踪是计算机视觉领域重要研究方向之一。压缩感知跟踪速度快、精度高,但是跟踪被遮挡目标时使用被遮挡的哈尔特征构建分类器,导致分类器性能降低,目标容易丢失。为了解决该问题,提出了根据l1稀疏表示判断哈尔特征是否被遮挡,然后使用未被遮挡的特征构建贝叶斯分类器。首先对每一帧跟踪结果运用稀疏表示提取出未被遮挡特征的集合,在构建贝叶斯分类器时仅使用未被遮挡的特征。然后使用训练好的分类器对下一帧候选样本进行分类,选取具有最大分类响应的候选样本作为跟踪结果。实验结果表明,该算法在跟踪目标部分遮挡时相比CT算法有更高跟踪准确度,算法能够实时得到高效、准确的目标跟踪结果。 展开更多
关键词 目标跟踪 哈尔特征 稀疏表示 贝叶斯分类器
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基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法 预览 被引量:4
10
作者 黄庆俊 何儒汉 《软件导刊》 2017年第4期31-34,F0003共5页
压缩感知是信号处理领域的新理论,用于目标跟踪算法时可在大量底层特征中提取出少量重要信息,减少计算量,提高算法速度。传统的基于压缩感知的跟踪算法,为了保证算法速度,对压缩后的特征简单建模,准确性还有待提高。提出一种基于协方差... 压缩感知是信号处理领域的新理论,用于目标跟踪算法时可在大量底层特征中提取出少量重要信息,减少计算量,提高算法速度。传统的基于压缩感知的跟踪算法,为了保证算法速度,对压缩后的特征简单建模,准确性还有待提高。提出一种基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法,先利用压缩感知原理获取压缩后的Haar特征,再利用协方差矩阵融合Haar特征区域内的底层多维特征,以此构建目标模型,并通过搜索当前目标区域的邻域,利用流形空间上的距离度量算法匹配最佳目标,从而提高算法准确性。 展开更多
关键词 压缩感知 特征融合 协方差矩阵 HAAR特征 Log-Euclidean黎曼测度
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一种多特征提取及融合的虹膜识别方法 预览 被引量:8
11
作者 张震 刘博 李龙 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2017年第1期63-67,共5页
经典虹膜识别算法只提取单一的虹膜特征,提出一种采用多种特征提取及融合的虹膜识别算法.该算法首先对采集到的虹膜图像进行预处理,然后分别采用Log-Gabor滤波和Haar小波对预处理后图像进行特征提取,并用Hamming距离和加权欧式距离计算... 经典虹膜识别算法只提取单一的虹膜特征,提出一种采用多种特征提取及融合的虹膜识别算法.该算法首先对采集到的虹膜图像进行预处理,然后分别采用Log-Gabor滤波和Haar小波对预处理后图像进行特征提取,并用Hamming距离和加权欧式距离计算得到两个相似度,通过支持向量机(support vector machine,SVM)对相似度进行融合,得到匹配结果.实验证明,该算法有效,并能取得较高的识别率. 展开更多
关键词 虹膜识别 多特征提取 LOG-GABOR滤波 HAAR小波 特征融合
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自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法 预览 被引量:1
12
作者 杜静雯 黄山 杨双祥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期217-220,共4页
结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模... 结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。 展开更多
关键词 局部二元模式 HAAR特征 Meanshift跟踪算法 部分遮挡
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基于类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法 预览 被引量:4
13
作者 刘冠群 罗桂琼 谭平 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2017年第12期231-236,共6页
针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法。根据视频监控的特点,使用图像点估计重构算法,设计一种无标记类Haar特征模板匹配的步态特征提取算法,进行步态的自... 针对视频监控中步态识别算法准确度较低的问题,提出一种双边傅里叶校正点估计类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法。根据视频监控的特点,使用图像点估计重构算法,设计一种无标记类Haar特征模板匹配的步态特征提取算法,进行步态的自动识别与提取。对不同镜头视角下特征运动角度提取差异,基于双边傅里叶级数实现观测角度校正,并依据高维特征空间设计自适应顺序前进浮动选择的搜索算法。在Southampton测试库上的仿真结果表明,该算法步态正确分类率达到96.3%,能有效提高分类识别精度。 展开更多
关键词 点估计 HAAR特征 模板匹配 步态识别 双边傅里叶级数
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HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法 预览 被引量:5
14
作者 杨德红 闫河 +1 位作者 刘婕 王朴 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期976-981,共6页
经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLB... 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 HAAR特征 Haar型特征局部二值模式
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面部特征融合的电力作业头疲劳检测方法研究 预览 被引量:2
15
作者 贾小云 周玲羽 +1 位作者 任江 张楠 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第9期17-21,28共6页
针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法。首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其... 针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法。首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其次,用Haar特征表示人脸特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用训练好的分类器进行人脸检测以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根据眼部高宽比和嘴部宽高比分别对眼部闭合状态和嘴部张闭状态进行判别,并用PERCLOS原理统计员工眼部闭合频率,结合打哈欠时嘴部规律性闭合情况来完成疲劳状态判别。实验结果表明:该方法能在复杂背景下快速检测出疲劳状态,具有较强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 疲劳作业检测 ADABOOST RETINEX算法 HAAR特征 LBP特征
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基于AdaBoost算法的人脸识别系统的研究与实现 预览 被引量:5
16
作者 马博宇 尉寅玮 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2016年第S1期162-167,共6页
在现代生活中,人类通过人脸来抒发情感、传递个人思想及相互交流。人脸能够深刻地反映人们内心状态的变化,成为最直接、最重要的表达手段。随着图像技术的逐渐发展,人脸识别技术引起了人们的广泛关注。针对近年来在人脸识别领域的相关... 在现代生活中,人类通过人脸来抒发情感、传递个人思想及相互交流。人脸能够深刻地反映人们内心状态的变化,成为最直接、最重要的表达手段。随着图像技术的逐渐发展,人脸识别技术引起了人们的广泛关注。针对近年来在人脸识别领域的相关技术以及理论进行研究,并选择AdaBoost算法进行整合实现,以达到更好的识别效果。在识别过程中,针对图片的特征进行灰度化和均衡预处理,改善图片质量、提高图片分辨率和运算速率;选定Haar的特征分类器进行特征分类;使用SIFT特征提取算法作为对比算法,将待匹配图像与图像库中的图像进行比较,完成人脸识别过程。最后,通过上述方式设计并实现了一个简单的人脸识别系统,利用上述算法完成计算,实现了图像的检测人脸、识别使用人脸。并通过实验验证了该识别方法和系统的准确性、有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 HAAR特征 SIFT特征提取
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局部二元Haar特征Kadane多阈值AdaBoost面部分类识别 被引量:1
17
作者 杨秋芬 桂卫华 +1 位作者 胡豁生 余妹兰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2582-2587,共6页
针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadarlc优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进... 针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadarlc优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进,提高图像模型的纹理形状特征表达能力;其次,针对单阚值弱学习算法不能充分利用局部二元Haar特征信息,造成分类精度较低的问题,提出基于Kadane优化的多阈值AdaBoost分类器,实现局部二元Haar特征表示下的面部高精度识别;最后,通过实验对比显示,所提算法的面部有效识别率可达90%以上,要优于选取的对比算法. 展开更多
关键词 局部二元特征 HAAR特征 ADABOOST分类器 Kadane优化 面部识别
一种人脸检测与识别方法的设计与实现 预览
18
作者 张璟 张奕 +2 位作者 张永梅 杨飞 李旭茹 《电脑知识与技术:学术交流》 2016年第8X期194-198,共5页
2015年考试作弊已被列入我国刑法,考生的诚信和考场的纪律也越来越值得关注和重视。因此需要一种合理便捷的方法检查并防止作弊现象的发生。人与人之间的特征有很大区别,生物特征识别技术就是利用人类自身特征来证明身份,相对于传统考... 2015年考试作弊已被列入我国刑法,考生的诚信和考场的纪律也越来越值得关注和重视。因此需要一种合理便捷的方法检查并防止作弊现象的发生。人与人之间的特征有很大区别,生物特征识别技术就是利用人类自身特征来证明身份,相对于传统考试验证身份,该技术有很大的优势和发展前景。本文讨论了4种常用的生物识别技术:指纹考试检测技术、虹膜考试检测技术、人脸考试检测技术、静脉考试检测技术。通过对这些技术的分析与研究,发现人脸识别技术最为有效。本文设计与实现了一种人脸检测与识别方法,实现对考生身份的确认,检测和识别效果较好。 展开更多
关键词 考试身份识别系统 虹膜识别 人脸识别 HAAR特征 识别准确率
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复杂背景下的快速车牌定位技术研究 预览 被引量:2
19
作者 李羊 曹玉东 刘艳洋 《辽宁工业大学学报:自然科学版》 2016年第2期81-86,共6页
车牌区域定位是车牌识别中的核心技术,利用Adaboost分类器选择和组合haar特征,实现复杂背景下的车牌图像快速定位。Adaboost算法的核心思想是利用同一个训练集来训练不同的分类器,得到若干个弱分类器,然后把这些弱分类器构成一个强分类... 车牌区域定位是车牌识别中的核心技术,利用Adaboost分类器选择和组合haar特征,实现复杂背景下的车牌图像快速定位。Adaboost算法的核心思想是利用同一个训练集来训练不同的分类器,得到若干个弱分类器,然后把这些弱分类器构成一个强分类器。实验结果表明,该方法可以在不良天气、遮挡和非线性光照等复杂情况下,快速和有效地定位到图像中的车牌,且每分钟可以处理100帧以上的图像。 展开更多
关键词 车牌定位 复杂背景 ADABOOST算法 HAAR特征
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基于胃镜图像的胃脘痛特征数据分析 预览 被引量:1
20
作者 徐中宇 徐红梅 徐勇 《电子科技》 2016年第5期165-168,共4页
纹理是胃镜图像的主要识别特征,研究如何能准确表达原始输入图像模式的图像纹理特征提取算法是图像识别的前提。文中给出一种将Haar型特征引入局部二元模式的方法以增强纹理特征提取的性能。通过对图像局部特征简单有效地统计,将4处特... 纹理是胃镜图像的主要识别特征,研究如何能准确表达原始输入图像模式的图像纹理特征提取算法是图像识别的前提。文中给出一种将Haar型特征引入局部二元模式的方法以增强纹理特征提取的性能。通过对图像局部特征简单有效地统计,将4处特定位置的胃镜图像的直方图特征作为纹理特征向量,输入支持向量机进行判别,并采用投票决策的方法作为最终病症确诊的依据。经实验表明,上述方法提取的图像纹理更加细致清晰,胃脘痛病症识别准确率达100%。 展开更多
关键词 胃镜图像 HAAR特征 纹理 局部二元模式 支持向量机
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