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数字验证码识别算法的研究和设计 被引量:18
1
作者 王虎 冯林 孙宇哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第32期86-88,共3页
验证码识别技术常用于网站的群发技术。使用网格特征模板、交叉点特征模板、改进的活动模板,结合孔洞数特征,设计了基于模板匹配算法的形变数字验证码识别系统。为进一步提高识别率,提出了一种加权模板及其构造方案,并运用统计学方法,... 验证码识别技术常用于网站的群发技术。使用网格特征模板、交叉点特征模板、改进的活动模板,结合孔洞数特征,设计了基于模板匹配算法的形变数字验证码识别系统。为进一步提高识别率,提出了一种加权模板及其构造方案,并运用统计学方法,通过大量随机样本的多组实验,求得各组模板及其权值。测试结果表明,系统的识别准确率达到了100%。 展开更多
关键词 模板匹配 加权模板 活动模板 网格特征 交叉点特征
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一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法 被引量:12
2
作者 杨金福 宋敏 李明爱 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2378-2383,共6页
作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法简单有效并且易于实现。但传统的KNN算法认为所有的近邻样本贡献相等,这就使得算法容易受到噪声的干扰,同时对于大的数据集,KNN的计算代价非常大。针对上述问题,该文提出了一种新的基于距离加... 作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法简单有效并且易于实现。但传统的KNN算法认为所有的近邻样本贡献相等,这就使得算法容易受到噪声的干扰,同时对于大的数据集,KNN的计算代价非常大。针对上述问题,该文提出了一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法(TWKNN)。利用模板约简技术,将训练集中远离分类边界的样本去掉,同时按照各个近邻与待测样本的距离为K个近邻赋予不同的权值,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法可以有效地减少训练样本数目,同时还能保持传统KNN的分类精度。 展开更多
关键词 模式识别 距离加权 模板约简 K近邻(KNN)
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基于Mean-shift的改进目标跟踪算法 被引量:6
3
作者 张玲 蒋大永 +1 位作者 何伟 周阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期3120-3122,共3页
传统的Mean-shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感,采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征往往无法实现对运动目标的准确定位。在研究传统算法的基础上,改进了Mean-shift算法中目标特征选取机制,即目标模板采用背景加权... 传统的Mean-shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感,采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征往往无法实现对运动目标的准确定位。在研究传统算法的基础上,改进了Mean-shift算法中目标特征选取机制,即目标模板采用背景加权,候选目标区域采用核加权。仿真结果表明,该方法实现了在复杂环境背景下对运动目标更加准确的跟踪。 展开更多
关键词 MEAN-SHIFT算法 目标跟踪 核加权 直方图 目标模板
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轻量级动态工作流引擎的设计与实现 被引量:8
4
作者 郭玉彬 蔡泽野 +1 位作者 林泽伟 徐银鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期1105-1109,共5页
研究工作流动态性的实现技术,设计并实现了一个动态工作流引擎,称为LWDWE(light-weight dynamic workflow engine),该引擎允许应用系统在工作流执行过程中动态修改过程模型和实例,允许对过程实例中的未执行结点进行动态的增加、删除和修... 研究工作流动态性的实现技术,设计并实现了一个动态工作流引擎,称为LWDWE(light-weight dynamic workflow engine),该引擎允许应用系统在工作流执行过程中动态修改过程模型和实例,允许对过程实例中的未执行结点进行动态的增加、删除和修改,并允许将某过程实例的执行升级为模型的新版本,为后续实例使用。给出一个应用案例以验证该引擎的可用性。 展开更多
关键词 动态工作流 轻量级 执行引擎 工作流模板 工作流实例
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基于颜色的快速人体跟踪及遮挡处理 被引量:5
5
作者 李金 胡文广 《智能系统学报》 2010年第4期353-359,共7页
为了对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,给运动员的训练提供科学合理的参考,提高比赛成绩,研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种基于Mean Shift的综合算法.首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像... 为了对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,给运动员的训练提供科学合理的参考,提高比赛成绩,研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种基于Mean Shift的综合算法.首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像的差别最显著的部分作为跟踪特征,以减少背景信息对跟踪效果的影响;其次,针对Mean Shift算法需要对图像进行穷举匹配的问题,利用Kalman滤波对目标的状态进行有效预测,减少了匹配运算次数,改善了快速运动目标的跟踪效果,提高了跟踪算法的稳健性;最后运用基于核的Mean Shift算法对运动目标进行跟踪,同时进行目标模板的实时更新,实现了对体育视频中运动员的稳定实时的跟踪.该方法成功地解决了部分遮挡、背景混乱以及目标尺寸变化等问题. 展开更多
关键词 目标跟踪 遮挡处理 背景加权 KALMAN预测 模板更新
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基于模板匹配的AdaBoost演化算法 被引量:3
6
作者 陈家辉 付忠良 陈腊梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期3072-3074,共3页
提出了基于模板匹配的集成学习AdaBoost演化算法。在该演化算法中,采取训练正反类样本加权模板的方法来构造各个弱学习分类器,克服了常规的基于单一特征构造弱分类器的不足。实验表明,该算法不仅对印刷体字符和部分手写体数字具有较高... 提出了基于模板匹配的集成学习AdaBoost演化算法。在该演化算法中,采取训练正反类样本加权模板的方法来构造各个弱学习分类器,克服了常规的基于单一特征构造弱分类器的不足。实验表明,该算法不仅对印刷体字符和部分手写体数字具有较高的识别率,而且减少了分类器构造的训练时间,是稳定、有效的算法。 展开更多
关键词 ADABOOST 模板匹配 加权模板 演化
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复杂曲面形貌无影视觉测量研究 被引量:2
7
作者 杨永跃 邓善熙 何革群 《机械设计》 CSCD 北大核心 2002年第7期43-46,共4页
结构光测距技术的主要缺点是无法获取摄像机看不到或光源照不到的点的数据。为此 ,采用冗余多传感器构成无影视觉坐标测量系统。传感器输出各自测得的目标参数和状态参数到数据融合中心 ,特殊设计的可变模板抽提出各路信号的特征参数。... 结构光测距技术的主要缺点是无法获取摄像机看不到或光源照不到的点的数据。为此 ,采用冗余多传感器构成无影视觉坐标测量系统。传感器输出各自测得的目标参数和状态参数到数据融合中心 ,特殊设计的可变模板抽提出各路信号的特征参数。利用特征参数阈值进行数据特征融合后 ,进行加权融合计算 ,使融合后的最终测量结果达到最优。实验证明 ,无影视觉系统明显优于单目测量系统 ,对复杂形貌曲面测量有重要意义。 展开更多
关键词 无影视觉 加权融合 可变模板 特征抽提 传感器 视觉坐标测量系统 复杂曲面形貌
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The SACT Template:A Human Brain Diffusion Tensor Template for School-age Children 被引量:1
8
作者 Congying Chu Haoran Guan +13 位作者 Sangma Xie Yanpei Wang Jie Luo Gai Zhao Zhiying Pan Mingming Hu Weiwei Men Shuping Tan Jia-Hong Gao Shaozheng Qin Yong He Lingzhong Fan Qi Dong Sha Tao 《Neuroscience Bulletin》 SCIE CAS CSCD 2022年第6期607-621,共15页
School-age children are in a specific development stage corresponding to juvenility,when the white matter of the brain experiences ongoing maturation.Dffusion-weighted magnetic resonance imaging(DWI),especially diffus... School-age children are in a specific development stage corresponding to juvenility,when the white matter of the brain experiences ongoing maturation.Dffusion-weighted magnetic resonance imaging(DWI),especially diffusion tensor imaging(DTI),is extensively used to characterize the maturation by assessing white matter properties in vivo.In the analysis of DWI data,spatial normalization is crucial for conducting inter-subject analyses or linking the individual space with the reference space.Using tensor-based registration with an appropriate diffusion tensor template presents high accuracy regarding spatial normalization.However,there is a lack of a standardized diffusion tensor template dedicated to school-age children with ongoing brain development.Here,we established the school-age children diffusion tensor(SACT)template by optimizing tensor reorientation on high-quality DTI data from a large sample of cognitively normal participants aged 6-12 years.With an age-balanced design,the SACT template represented the entire age range well by showing high similarity to the age-specific templates.Compared with the tensor template of adults,the SACT template revealed significantly higher spatial normalization accuracy and inter-subject coherence upon evaluation of subjects in two different datasets of schoolage children.A practical application regarding the age associations with the normalized DTI-derived data was conducted to further compare the SACT template and the adult template.Although similar spatial patterns were found,the SACT template showed significant effects on the distributions of the statistical results,which may be related to the performance of spatial normalization.Looking forward,the SACT template could contribute to future studies of white matter development in both healthy and clinical populations.The SACT template is publicly available now(tp://igshare com/aricles/dataseu'SACT_.template/14071283). 展开更多
关键词 School-age children Diffusion-weighted MRI Diffusion tensor template Spatial normalization
原文传递
字符图像识别的分布加权模板匹配方法研究
9
作者 郭刚 胡昌振 《科技导报》 CAS CSCD 2008年第19期46-49,共4页
使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低。为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点... 使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低。为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果。实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率。 展开更多
关键词 聚类 分布加权 模板匹配识别
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直线模板去噪法中的加权算子研究
10
作者 喻道远 洪海涛 《测控技术》 CSCD 2007年第7期76-78,共3页
图像中存在带状和块状噪声时,用传统去噪方法会提取出假边缘,使用直线模板去噪法可以有效去除上述假边缘。为了增强直线模板去噪能力,引入了加权算子。同时为了减少其他带状和块状噪声的影响,提出了对模板中心邻近区域灰度差值归一化,... 图像中存在带状和块状噪声时,用传统去噪方法会提取出假边缘,使用直线模板去噪法可以有效去除上述假边缘。为了增强直线模板去噪能力,引入了加权算子。同时为了减少其他带状和块状噪声的影响,提出了对模板中心邻近区域灰度差值归一化,并设计了灰度正态分布模型下的加权直线算子。经过处理实际钻针图像,证实该算法能较好地去噪。 展开更多
关键词 去噪 加权算子 直线模板 正态分布
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基于动态分割和加权综合匹配的音乐检索算法 被引量:10
11
作者 秦静 周明全 +1 位作者 王醒策 沈复兴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第13期194-196,199,共4页
在模式识别领域中,音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视。但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度。为解决上述问题,提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法。动态设定幅差步长,根据变化... 在模式识别领域中,音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视。但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度。为解决上述问题,提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法。动态设定幅差步长,根据变化阈值分割音符,以提高音符分割的准确性。采用标准乐谱频率,转换音高模板实现输入归一化,以增强匹配的精确性。融合直接匹配和DTW匹配,以加强算法适应性和鲁棒性。最后由实验证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 音乐检索算法 动态域分割 综合加权匹配 钢琴音频模版
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集装箱箱号字符识别关键技术的研究 被引量:8
12
作者 马欣欣 李小平 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期131-134,139,共5页
文中主要以集装箱箱号识别为研究对象,在对现有的集装箱照片进行预处理以及定位的基础上,实现箱号的准确识别。主要论述影响字符识别各种关键因素,并且在传统模板匹配的基础上,提出全新的加权模板匹配法和字符结构相结合的识别方法。该... 文中主要以集装箱箱号识别为研究对象,在对现有的集装箱照片进行预处理以及定位的基础上,实现箱号的准确识别。主要论述影响字符识别各种关键因素,并且在传统模板匹配的基础上,提出全新的加权模板匹配法和字符结构相结合的识别方法。该方法并不是将36个字符用统一的模板进行匹配识别,而是根据字符结构进行分类,每类都会予以不同的权值分配模板。字符结构是一种二级识别,两种方法相结合很好地实现了对断裂、粘连以及倾斜字符的识别。最后通过理论分析和实验证明了该方法的有效性,并给出了需要进一步研究的问题。 展开更多
关键词 集装箱箱号 字符识别 加权模板匹配法 字符结构 权值分配模板 字符定位
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结合有监督广度优先搜索策略的通用垂直爬虫方法 被引量:7
13
作者 高峰 刘震 高辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期289-299,共11页
垂直爬虫程序无法直接移植到其他网站并且程序设计需要大量人工干预。为此,提出一种高可移植性的通用型垂直爬虫设计方法。自动识别目标主题和目录页面URL,并利用URL聚类生成URL正则表达式过滤器,以解决垂直爬虫中需人工维护初始URL队... 垂直爬虫程序无法直接移植到其他网站并且程序设计需要大量人工干预。为此,提出一种高可移植性的通用型垂直爬虫设计方法。自动识别目标主题和目录页面URL,并利用URL聚类生成URL正则表达式过滤器,以解决垂直爬虫中需人工维护初始URL队列的问题。然后,利用正则表达式过滤器和解析路径模板以及有监督的广度优先与网页赋权搜索策略,实现相关页面的精确定位和数据的快速准确提取。实验结果表明,该方法能够对不同网站实现高效、快速、通用的数据爬取。 展开更多
关键词 垂直爬虫 URL聚类 赋权网页 路径模板解析 有监督广度优先搜索策略
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加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究 被引量:3
14
作者 王刚 段会川 《计算机技术与发展》 2012年第1期122-125,共4页
数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处... 数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。 展开更多
关键词 加权模板匹配 标准模板匹配 阈值不敏感性 二值化 权值矩阵
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一种基于距离的图像加权中值滤波方法研究 被引量:1
15
作者 柏文豪 张文斌 《价值工程》 2018年第6期166-168,共3页
针对高压巡检车视觉获取路径信息的问题。由于噪声掩盖了电线在图像中的成像特征,给获取路径信息带来了很大的困难且影响了循迹的精度,所以提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波方法来滤除图像噪声。该方法经预先滤波后,再通过... 针对高压巡检车视觉获取路径信息的问题。由于噪声掩盖了电线在图像中的成像特征,给获取路径信息带来了很大的困难且影响了循迹的精度,所以提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波方法来滤除图像噪声。该方法经预先滤波后,再通过噪声检测确定噪声点及其个数,自适应的调整稀疏分布模板,最后根据模板内灰度距离而赋予各像素点不同的权重值而滤除噪声。实验结果表明,该算法所加权重值简单易实现,在很好的滤除噪声且较好的保护图像细节,还能较好的滤除图像随机噪声,使得其可很好的应用于路径图像的噪声滤除。 展开更多
关键词 高压输电 灰度距离 加权 预滤波 稀疏分布模板 中值滤波
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融合背景权重直方图的目标跟踪 被引量:1
16
作者 田浩 巨永锋 +1 位作者 孟凡琨 李涪帆 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期72-84,共13页
目的考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH... 目的考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS。第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响。结果在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高。同时本文算法也具有良好的实时性。结论本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 校正背景权重直方图 两层卡尔曼滤波 巴氏系数 模板更新
原文传递
高效的Ⅰ帧分区错误隐藏方法
17
作者 汪朝林 周宇 +1 位作者 王晓东 章联军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3442-3446,共5页
针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根... 针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 d B,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。 展开更多
关键词 空域错误隐藏 运动相关性 丢失宏块分类 加权模板匹配 双线性插值
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打卡图像的分层人脸比对识别方法研究
18
作者 孙昊 成科扬 +1 位作者 陈长军 詹永照 《微计算机信息》 2010年第10期194-195,201,共3页
具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比... 具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比对识别时,采用加权模板匹配进行比对,通过两个阈值的判断,在既不能认为比对正确和不正确的情形下,再采用SVM和库中人脸图像进行识别比对。实验结果表明,基于该方法的人脸比对识别率高、实时性好,可用于实时打卡人脸比对。 展开更多
关键词 人脸比对 GABOR小波 加权模板 SVM 分层比对
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基于特征加权模糊模板匹配的字符识别 被引量:14
19
作者 朱颢东 李红婵 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第1期68-71,共4页
字符识别算法能够直接影响字符识别的精度和速度.把特征加权模板匹配算法和基于模糊原理的判别准则结合起来,设计一个字符识别算法.该算法首先对标准模板匹配算法进行改进,然后在此基础上以模糊理论作为判断标准来进行字符识别.从理论... 字符识别算法能够直接影响字符识别的精度和速度.把特征加权模板匹配算法和基于模糊原理的判别准则结合起来,设计一个字符识别算法.该算法首先对标准模板匹配算法进行改进,然后在此基础上以模糊理论作为判断标准来进行字符识别.从理论分析和实验结果这两方面来看,所提字符识别算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,可以有效提升识别率和鲁棒性,性能较优. 展开更多
关键词 字符识别 特征加权 模板匹配 模糊理论
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基于SVM-LeNet模型融合的行人检测算法 被引量:12
20
作者 邹冲 蔡敦波 +2 位作者 赵娜 刘莹 赵彤洲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期169-173,共5页
在方向梯度直方图(HOG)联合支持向量机(SVM)算法(HOG-SVM)和Le Net网络模型基础上,提出了HOG与卷积神经网络(CNN)融合的行人检测算法(SVM-Le Net)。采用多尺度滑动窗口提取HOG特征并送入SVM分类器,根据后验概率判断候选区,随后运用CNN... 在方向梯度直方图(HOG)联合支持向量机(SVM)算法(HOG-SVM)和Le Net网络模型基础上,提出了HOG与卷积神经网络(CNN)融合的行人检测算法(SVM-Le Net)。采用多尺度滑动窗口提取HOG特征并送入SVM分类器,根据后验概率判断候选区,随后运用CNN算法剔除误检窗口。为解决单个目标被多个候选区域框定的问题,使用非极大值抑制算法(NMS)进行多矩形融合,保留检测区域中后验概率最大的窗口抑制与其重叠的检测窗口。分类过程中,以候选区域在SVM和Le Net中后验概率为依据判断行人区域。实验结果表明,与HOGSVM和Le Net行人检测算法相比,该算法在准确率和召回率上有明显优势。 展开更多
关键词 行人检测 权重模板 支持向量机 非极大值抑制算法 卷积神经网络
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