期刊文献+
共找到29篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
多点多样性密度算法及其在图像检索中的应用 被引量:5
1
作者 陈绵书 杨树媛 +5 位作者 赵志杰 付平 孙元 李晓妮 孙言 齐小隐 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1456-1460,共5页
提出多点多样性密度(MPDD)算法。针对经典多样性密度(DD)算法对样本包内容表述单一问题,采用多个密度点对包内容进行描述,避免了内容表述的片面性。将MPDD算法应用于图像检索。图像被均匀细分成小块,提取图像的颜色特征和纹理特征表示... 提出多点多样性密度(MPDD)算法。针对经典多样性密度(DD)算法对样本包内容表述单一问题,采用多个密度点对包内容进行描述,避免了内容表述的片面性。将MPDD算法应用于图像检索。图像被均匀细分成小块,提取图像的颜色特征和纹理特征表示图像块内容,然后采用K均值算法对实现图像块进行聚类,产生包示例,最后应用MPDD算法对图像进行检索。实验结果表明,MPDD算法的检索效果好于DD算法。 展开更多
关键词 信息处理技术 多示例学习 多点多样密度 多样密度 图像检索
下载PDF
基于联合多样性密度的汉语方言辨识 被引量:6
2
作者 顾明亮 张世形 +1 位作者 张浩 张宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期161-166,共6页
为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法。多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用。该方法首先将方言进行预分类为多... 为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法。多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用。该方法首先将方言进行预分类为多个小类,然后将各小类方言进行多示例包生成,并通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到的多个多样性密度点作为方言的多示例模型,最后提出平均最近距离算法进行模式分类。该方法在训练模型时得到的方言模型更为全面、完整,在模式分类时考虑了未知包中每个示例的影响,提高了辨识系统的效率。 展开更多
关键词 汉语方言辨识 多示例学习 多样密度 K近邻 平均最近距离
下载PDF
基于改进多样性密度的性别识别
3
作者 顾明亮 张世形 鲍薇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期149-153,共5页
为了避免大量计算来获取分类器阈值,提高性别识别的效率,提出了一种基于改进多样性密度的性别识别方法。该方法将男、女性训练语音包进行双类别多次标记,通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到两个多样性密度点,组成双点语言模... 为了避免大量计算来获取分类器阈值,提高性别识别的效率,提出了一种基于改进多样性密度的性别识别方法。该方法将男、女性训练语音包进行双类别多次标记,通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到两个多样性密度点,组成双点语言模型,提出示例近邻分类算法,选取多个示例进行模式分类。该方法综合考虑了男、女性语音样本对未知语音包的影响,不必进行阈值设定,减小了野点示例的影响,最终提高了系统的识别效率。 展开更多
关键词 多示例学习 性别识别 期望最大化多样密度 示例近邻 K近邻
下载PDF
基于多样性密度的多示例学习方法
4
作者 黄谦 张小俊 《职业时空》 2012年第7期73-75,共3页
结合多样性密度和带负类的支持向量数据描述,提出了一种能够有效解决多示例问题的算法:MIL-NSVDD_DD。该算法首先通过多样性密度算法找出多示例问题中最优示例模型,然后通过使用带负类的支持向量数据描述对示例模型进行训练,以得到最... 结合多样性密度和带负类的支持向量数据描述,提出了一种能够有效解决多示例问题的算法:MIL-NSVDD_DD。该算法首先通过多样性密度算法找出多示例问题中最优示例模型,然后通过使用带负类的支持向量数据描述对示例模型进行训练,以得到最终的分类器,用得到的分类器再对新包进行预测。最后通过实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 多示例学习 多样密度 支持向量数据描述 机器学习
下载PDF
基于多样性密度的多示例学习方法 被引量:3
5
作者 龙哲 《工业控制计算机》 2012年第7期73-74,80,共3页
结合多样性密度和带负类的支持向量数据描述,提出了一种能够有效解决多示例问题的算法:MIL-NSVDD_DD。该算法首先通过多样性密度算法找出多示例问题中最优示例模型,然后通过使用带负类的支持向量数据描述对示例模型进行训练,以得到最终... 结合多样性密度和带负类的支持向量数据描述,提出了一种能够有效解决多示例问题的算法:MIL-NSVDD_DD。该算法首先通过多样性密度算法找出多示例问题中最优示例模型,然后通过使用带负类的支持向量数据描述对示例模型进行训练,以得到最终的分类器,用得到的分类器再对新包进行预测。最后通过实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 多示例学习 多样密度 支持向量数据描述 机器学习
下载PDF
浙江千岛湖浮游动物群落多样性研究 被引量:23
6
作者 李共国 虞左明 《生物多样性》 CAS CSCD 2001年第2期115-121,共7页
1999年 1~ 12月对浙江千岛湖浮游动物的群落结构 ,包括密度多样性和生物量多样性进行了系统研究。轮虫类的多样性指数最高 ,并且当湖泊在一定的营养水平范围内 (贫营养型向中营养型过渡 )时 ,轮虫的密度多样性与湖泊的营养水平呈现相... 1999年 1~ 12月对浙江千岛湖浮游动物的群落结构 ,包括密度多样性和生物量多样性进行了系统研究。轮虫类的多样性指数最高 ,并且当湖泊在一定的营养水平范围内 (贫营养型向中营养型过渡 )时 ,轮虫的密度多样性与湖泊的营养水平呈现相同的变化趋势。以时间和空间为参照 ,对千岛湖两种浮游动物多样性指数与群落因素之间进行了相关分析 ,得到相关关系如下 : 月变化 密度多样性 =- 0 .92 2 +4 .5 2 1×密度均匀度 ,n =12 ,r=0 .872 ,p <0 .0 0 1;     生物量多样性 =1.99- 0 .34 8×透明生物量 ,n =12 ,r =- 0 .86 8,p <0 .0 1;水平变化 密度多样性 =2 .35 +0 .0 0 8×种类数 ,n =10 ,r =0 .6 72 ,p <0 .0 5 ;     生物量多样性 =2 .88- 1.739×生物量优势度 ,n =10 ,r=- 0 .82 6 ,p <0 .0 1。 展开更多
关键词 千岛湖 浮游动物群落 密度多样 生物量多样
下载PDF
多事件学习方法及其在三维物体识别中的应用
7
作者 高飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期75-79,共5页
该文首先介绍了计算机视觉研究领域新近提出的一种知识学习方法———多事件学习模型,简要说明了其研究思路、研究进展、计算方法以及在图像检索中的应用。其次,在简要回顾当前三维物体识别的研究进展和困难的基础上,提出了一种改进的... 该文首先介绍了计算机视觉研究领域新近提出的一种知识学习方法———多事件学习模型,简要说明了其研究思路、研究进展、计算方法以及在图像检索中的应用。其次,在简要回顾当前三维物体识别的研究进展和困难的基础上,提出了一种改进的多事件学习模型计算方法,并将其引入到三维物体识别的研究中,以有效简化三维物体的特征表达,提高识别效率。 展开更多
关键词 多事件学习模型 多样密度 图像检索 三维物体识别
下载PDF
基于多示例学习的遥感图像检索 被引量:2
8
作者 葛永 吴秀清 洪日昌 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期132-136,共5页
将基于多示例学习的相关反馈技术应用到遥感图像检索中.为了避免局部最小值和减少冗余计算量,对传统的多示例学习算法——多样密度算法进行了改进.改进的算法利用用户标注的样本学习得到的查询概念,指导下一轮检索.为了提高查准率,综合... 将基于多示例学习的相关反馈技术应用到遥感图像检索中.为了避免局部最小值和减少冗余计算量,对传统的多示例学习算法——多样密度算法进行了改进.改进的算法利用用户标注的样本学习得到的查询概念,指导下一轮检索.为了提高查准率,综合学习得到的查询概念,提出了查询概念集来取代查询概念.实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的检索性能. 展开更多
关键词 基于内容的遥感图像检索 相关反馈 多示例学习 多样密度算法
下载PDF
基于特征提取和多示例学习的图像区域标注 被引量:13
9
作者 张滢 齐美彬 +1 位作者 周云 蒋建国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第8期909-914,共6页
随着web2.0的不断发展,在Flickr等图像共享网站中越来越多的用户在上传图像的同时提供了标注,因此如何确定这些已有的标注在图像中的相关性区域成了一个热门的研究问题。提出了一种基于图像低层视觉特征和多示例学习方法的图像区域标注... 随着web2.0的不断发展,在Flickr等图像共享网站中越来越多的用户在上传图像的同时提供了标注,因此如何确定这些已有的标注在图像中的相关性区域成了一个热门的研究问题。提出了一种基于图像低层视觉特征和多示例学习方法的图像区域标注方法,文中的方法首先对图像进行分割,对分割后的图像区域提取低层视觉特征作为它的区域特征,最后通过多示例学习问题的多样性密度算法思想来对图像进行区域标注。实验中对已被标注的大量数据集进行分析,正确率达到了85%,与已有的图像区域标注方法相比,在区域标注的正确率上有着明显的改善。 展开更多
关键词 图像标注 区域标注 特征提取 多示例学习 多样密度算法
下载PDF
基于多示例学习的对象图像推荐算法
10
作者 李展 彭进业 温超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期280-281,284,共3页
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统... 用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。 展开更多
关键词 对象图像推荐 协同推荐 多示例学习 多样密度函数 组合推荐
下载PDF
基于时变多示例学习的性别识别
11
作者 顾明亮 张宁 +1 位作者 张世形 鲍薇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期4027-4031,共5页
为了提高性别识别(gender identification)的识别率,提出了一种基于时变多示例学习(multi-instance learning)的性别识别方法。该方法将语音段作为多示例包,语音的声学特征矢量经过K均值(K-means)聚类生成包中示例。将男、女性语音包标... 为了提高性别识别(gender identification)的识别率,提出了一种基于时变多示例学习(multi-instance learning)的性别识别方法。该方法将语音段作为多示例包,语音的声学特征矢量经过K均值(K-means)聚类生成包中示例。将男、女性语音包标记成不同类别后,利用EM-DD(expectation maximization diverse density)算法求解出男、女性语音的多密度点,提出了Bags-K近邻分类算法进行识别。实验结果表明,性别识别系统平均识别率可达97%。 展开更多
关键词 多示例学习 性别识别 期望最大多样密度 K均值 包-K近邻
下载PDF
利用多示例学习技术的图像检索方法
12
作者 戴露 谭海樵 解洪胜 《能源技术与管理》 2008年第3期118-120,共3页
提出一种利用多示例学习技术进行图像检索的图像包生成方法K-Bag,K-Bag采用k-meas分割算法生成图像包的示例,多样性密度(Diverse Density)算法用来确定多样性密度最大点,依据与该点的距离测度返回相似图像。试验结果表明,该方法可提高... 提出一种利用多示例学习技术进行图像检索的图像包生成方法K-Bag,K-Bag采用k-meas分割算法生成图像包的示例,多样性密度(Diverse Density)算法用来确定多样性密度最大点,依据与该点的距离测度返回相似图像。试验结果表明,该方法可提高基于内容的图像检索效率,在某些方面优于同类的一些方法。 展开更多
关键词 多示例学习 多样密度 基于内容的图像检索 示例
下载PDF
区域语义多样性密度的图像标注 被引量:1
13
作者 王方方 蒋建国 郭丹 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期755-763,共9页
目的随着Web2.0下海量共享图像的出现,如何获取图像具有描述力的精准区域标注具有重要研究意义。方法提出一种基于区域语义多样性密度的图像标注框架,重点考虑区域间的视觉特征差异和空间结构差异。具体来说,基于距离相似度的特征多样... 目的随着Web2.0下海量共享图像的出现,如何获取图像具有描述力的精准区域标注具有重要研究意义。方法提出一种基于区域语义多样性密度的图像标注框架,重点考虑区域间的视觉特征差异和空间结构差异。具体来说,基于距离相似度的特征多样性密度实现了区域特征语义标注;引入负相关示例的惩罚作用实现了区域空间关系语义及属性语义标注。结果在部分NUS-WIDE和MSRC数据集上验证了方法的有效性,区域属性标注的正确率在80%以上,同时基于属性标注的图像检索的平均查准率达到82%。结论实验结果表明,本文图像标注框架可以较精确地得到标注的相关语义区域和属性标注,能够有效解决区域标注问题。 展开更多
关键词 多样密度 区域语义 距离相似度 空间位置 属性标注
原文传递
一种结合多示例学习的图像检索方法 被引量:4
14
作者 王春燕 袁津生 《计算机系统应用》 2010年第6期212-215,共4页
提出一种基于多示例学习(Multiple-instance learning)的图像检索方法,将多示例学习应用于图像检索中,以有效的处理图像的歧义性。该方法首先将图像作为多示例包,其次采用自适应k-means图像分割算法将图像自动分成多个示例,然后根据用... 提出一种基于多示例学习(Multiple-instance learning)的图像检索方法,将多示例学习应用于图像检索中,以有效的处理图像的歧义性。该方法首先将图像作为多示例包,其次采用自适应k-means图像分割算法将图像自动分成多个示例,然后根据用户选择的实例图像生成正包和反包,再采用EM-DD(expectation maximization diverse density)算法进行多示例学习,实现图像检索和相关反馈,最终使用户得到比较满意的结果。 展开更多
关键词 多示例学习 期望最大多样密度 基于内容的图像检索 相关反馈
下载PDF
基于多示例学习的图像分类算法 被引量:2
15
作者 汪旗 贾兆红 《计算机技术与发展》 2014年第4期88-91,共4页
基于内容的图像分类计数通常基于图像的单一特征进行处理,而图像中包含的内容不止一个,单一的特征不足以充分描述图像,多实例学习方法由于其特殊性可以很好地解决这个难题。文中针对基于多示例学习的图像分类问题提出了一种新的多示例... 基于内容的图像分类计数通常基于图像的单一特征进行处理,而图像中包含的内容不止一个,单一的特征不足以充分描述图像,多实例学习方法由于其特殊性可以很好地解决这个难题。文中针对基于多示例学习的图像分类问题提出了一种新的多示例学习算法DD-TSVM。该方法以图像作为包,图像中的区域作为包中示例。算法首先采用多样性密度算法寻找示例集的局部最大值以构建投影空间并将包映射为投影空间中的一个点;然后利用直推式支持向量机作为学习算法训练学习得到分类器。该算法有效地利用了未标记样本,基于Corel图像数据库的实验结果表明,DD-TSVM具有良好的性能。 展开更多
关键词 多示例学习 多样密度 直推式支持向量机 图像分类
下载PDF
Effects of slope aspects on forest compositions, community structures and soil properties in natural temperate forests of Garhwal Himalaya 被引量:5
16
作者 C.M.Sharma N.P.Baduni +2 位作者 Sumeet Gairola S.K.Ghildiyal Sarvesh Suyal 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2010年第3期331-337,398,共8页
The present study was undertaken in seven natural forest types of temperate zone (1500 to 3100 m, a.s.l.) of Garhwal Himalaya to understand the effects of slope aspects viz., north-east (NE), north-west (NW), so... The present study was undertaken in seven natural forest types of temperate zone (1500 to 3100 m, a.s.l.) of Garhwal Himalaya to understand the effects of slope aspects viz., north-east (NE), north-west (NW), south-east (SE) and south-west (SW), on the forest structure, composition and soil characteristics of each selected forest type. The sample plots in each forest type were laid out by using stratified random approach. The indices i.e., the Importance Value Index, Shannon-Wiener diversity index, Simpson’s concentration of Dominance, Simpson diver-sity index, Pielou equitability and Margalef species richness index were calculated statistically using standard softwares to elucidate the differ-ences in forest structure and composition of forest types on different slope aspects of the sites. The composite soil samples were taken from each forest stand and the physico-chemical properties of the soil i.e., moisture content (MC), water holding capacity (WHC), pH, organic carbon (OC), phosphorus (P), potassium (K) and available nitrogen (N) were analyzed. The results show that the higher values of total basal cover (74.4 m2·ha-1 in Quercus semecarpifolia forest), Concentration of dominance (0.85 in Pinus roxburghii forest) and Tree diversity (1.81 in Quercus floribunda forest) in the forests were recorded in the northern aspects. MC (40.8% in Quercus leucotrichophora forest), WHC (48.9% in Cupressus torulosa forest), OC (3.8% in Cedrus deodara forest), P (31.9 kg·ha-1 in Quercus leucotrichophora forest) and N (1.0% in Pinus roxburghii forest) had also higher values in the soils of northern aspects. Consequently the higher productivity of the forests was also noticed on the northern aspects. 展开更多
关键词 DIVERSITY stem density forest composition ASPECTS soil nutrients
下载PDF
基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
17
作者 阿里木.赛买提 杜培军 《遥感信息》 CSCD 2012年第3期60-66,共7页
多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结... 多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结合用于高分辨率遥感图像分类。以图像分割方法获取均值对象作为示例,利用多样性密度算法对样本包进行学习获取最大多样性密度示例,最后根据相似性最大准则对单示例包或是经聚类算法得到的新包进行类别标记,以获取最终分类结果。通过与SVM分类器的比较,发现多样性密度算法的平均分类精度都在70%以上,最高可达96%左右,且对小样本问题学习能力更强,结果表明多示例学习在遥感图像分类中有着广泛应用前景。 展开更多
关键词 多示例学习 多样密度 分类 支持向量机
下载PDF
Arbuscular mycorrhizal fungal diversity in some commonly occurring medicinal plants of Western Ghats,Goa region 被引量:3
18
作者 K.P.Radhika B.F.Rodrigues 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2010年第1期45-52,I0002,共9页
Thirty-six medicinal plant species belonging to 25 families were surveyed to study Arbuscular mycorrhizal (AM) fungal diversity from different localities of North and South Goa of Western Ghats, Goa region, India. A... Thirty-six medicinal plant species belonging to 25 families were surveyed to study Arbuscular mycorrhizal (AM) fungal diversity from different localities of North and South Goa of Western Ghats, Goa region, India. A total of 30 medicinal plant species were found to be mycorrhizal and six plant species showed absence of AM fungal colonization. Forty two AM fungal species belonging to five genera viz., Glomus, Acaulospora, Scutellospora, Gigaspora and Ambispora were recovered from the rhizosphere soil. Glomus was found to be the most dominant genera in the study sites, and Glomus fasciculatum the most dominant AM fungal species. Negative significant correlation was observed between percent colonization and spore density. Simpson's and Shannon Weiner diversity index studies carried out in North and South Goa exhibited less variation in both the sites, indicating a stable and a diverse plant community. 展开更多
关键词 Arbuscular mycorrhizal fungi Glomus medicinal plants Western Ghats Shannon Weiner diversity index spore density
下载PDF
Species Richness, Diversity and Density of Understory Vegetation along Disturbance Gradients in the Himalayan Conifer Forest 被引量:3
19
作者 Kesang WANGCHUK András DARABANT +3 位作者 Prem Bahadur RAI Maria WURZINGER Werner ZOLLITSCH Georg GRATZER 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2014年第5期1182-1191,共10页
We investigated whether species richness, diversity and density of understory herbaceous plants differed along logging(gap) and grazing(primarily by cattle) disturbance gradients, and sought to identify drivers of ric... We investigated whether species richness, diversity and density of understory herbaceous plants differed along logging(gap) and grazing(primarily by cattle) disturbance gradients, and sought to identify drivers of richness, diversity and density of understory vegetation of logged sites. A factorial experiment was conducted in the mixed conifer forest of Gidakom in Western Bhutan. Levels of the logging treatment included small(0.15 – 0.24 ha), medium(0.25 – 0.35 ha) and large(0.36 – 1.31 ha) gaps. The grazing treatment included grazed(primarily by cattle) and ungrazed(where herbivores were excluded by a fence) plots nested within each gap. Data were collected from 12 gaps(4 replicates at each level of logging) using the point intercept method. Shannon Weaver Diversity and Margalef's indices were used to estimate species diversity and describe species richness, respectively. Soil samples were analyzed for pH and nutrients. The interaction effect of logging and grazing was significant(p≤0.001) only on species diversity. Relative to ungrazed areas, species diversity was significantly higher(0.01≤p≤0.05) in medium grazed gaps. Under grazed conditions, soil P was negatively correlated with gap size and species diversity. While species diversity was positivelycorrelated(0.01≤p≤0.05) with soil N in grazed plots species richness was positively correlated(0.001≤p≤0.01) with soil N in ungrazed plots. Relative density of Yushania microphylla and Carex nubigena were higher under ungrazed conditions. Our study suggests that the combined effect of cattle grazing and logging results in higher species diversity of understory vegetation in medium and grazed gaps in mixed conifer forests of Bhutan,whereas increase or decrease in relative density of major species is determined primarily by the independent effects of grazing and logging. From management perspective, forest managers must refrain from creating large gaps to avoid loss of nutrients(mainly P and N), which may eventually affect tree regeneration. Managers intending to maintain understory vegetation diversity must consider the combined effects of grazing and logging, ensuring low to moderate grazing pressure. 展开更多
关键词 Forest gap Grazing Relative density Soil nutrients Species diversity Species richness
下载PDF
一种新颖的多实例学习算法与应用
20
作者 侯勇 陈章宝 张傲林 《蚌埠学院学报》 2021年第2期44-51,共8页
多实例学习(MIL)作为一种半监督学习形式,其中训练数据标签上只有不完整的知识。具体而言,标签被分配在这些包上,包中实例的标签未知。在MIL算法中,如果包中至少有一个实例为正,则包被标记为正;如果包中的所有实例均为负,则包标记为负。... 多实例学习(MIL)作为一种半监督学习形式,其中训练数据标签上只有不完整的知识。具体而言,标签被分配在这些包上,包中实例的标签未知。在MIL算法中,如果包中至少有一个实例为正,则包被标记为正;如果包中的所有实例均为负,则包标记为负。MIL算法的目标是通过学习一个分类函数,预测测试数据中包或实例的标签。同时,MIL的性质使其可应用于多种应用,从药品活动预测到文本或多媒体信息检索。对多样化密度算法的缺陷进行了改进,提出了一种新颖的多实例学习算法。最后,在图像分类/检索问题数据集-Corel数据库上,将提出的算法与其他算法,进行了性能对比评估。 展开更多
关键词 图像检索 多实例学习算法 多样密度 密度 Corel图像库
下载PDF
上一页 1 2 下一页 到第
使用帮助 返回顶部