Slaveni astronomi un astrofiziki

Oriģināls pieejams vietnē cnr2.kent.edu

Alfabēta secībā

Klasiskais periods
Nikolajs Koperniks1473-1543
Poļu
Izstrādāja vienkāršu Saules sistēmas heliocentrisko modeli, kas izskaidroja planētas retrogrādas kustības un apgāza grieķu astronomiju.
Tiho Brahe1546-1601
Dāņu
Vēroja supernovu, kas tagad zināma kā “Tycho supernova”. Veica toreiz precīzākos zināmos zvaigžņu un planētu stāvokļu novērojumus.
Galileo Galilejs1564-1642
Itāļu
Veica fundamentālus novērojumus, eksperimentus un matemātiskas analīzes astronomijā un fizikā, atklāja kalnus un krāterus uz Mēness, Venēras fāzes un četrus lielākos Jupitera pavadoņus: Io, Europa, Callisto un Ganymede.
Johans Keplers1571-1630
Vācu
Izveidoja visprecīzākās toreiz zināmās astronomiskās tabulas, izveidoja trīs planētu kustības likumus.
Džons Babtist Ričioli1598-1671
Itāļu
Veica teleskopiskos Mēness pētījumus un publicēja detalizētas Mēness kartes, kurās ieviesa daudz Mēness objektu nomenklatūru, atklāja pirmo dubultzvaigzni (Mizar).
Džovanni Kassini1625-1712
Itāļu -dzimis Franču
Izmērīja Jupitera un Marsa rotācijas periodus, atklāja četrus Saturna pavadoņus un Saturna gredzenu spraugu, kas tagad pazīstama kā “Kassini sprauga”
Kristiāns Heigenss1629-1695
Nīderlandes
Atklāja pirmo Saturna satelītu “Titāns” un Saturna gredzenu patieso formu.
Sers Īzaks Ņūtons1643-1727
Angļu
Izstrādāja gravitācijas un mehānikas teorijas un izgudroja diferenciālo aprēķinu.
Edmonds Halejs1656-1742
Angļu
Izmantoja savu kometāro orbītu teoriju, lai paredzētu, ka 1682. gada komēta (vēlāk nosaukta kā “Haleja komēta”) bija periodiska.
Šarls Mesjē1730-1817
Franču
Atklāja 19 komētas, 13 no tām bija oriģinālas un 6 bija neatkarīgi līdzatklātas. Sastādīja slaveno dziļo debesu objektu katalogu
Žozefs Luijs Lagranžs1736-1813
Franču
Izstrādāja jaunas analītiskās mehānikas metodes. Sniedza apjomīgu teorētisku ieguldījumu astronomijā, palīdzot mums izprast Mēness kustību un planētu perturbācijas iedarbību uz komētu orbītām. Atrada risinājumu triju ķermeņu problēmai, parādot, ka Jupitera orbītā var būt divi punkti (tagad saukti par Lagranža punktiem), kur mazākas planētas varētu atrasties gandrīz bezgalīgi – šajās pozīcijās vēlāk tika atklāta Trojas asteroīdu grupa.
Viljams Heršels1738-1822
Britu
Atklāja Urānu un divus tā spilgtākos pavadoņus – “Titānija” un “Oberons”,  kā arī Saturna pavadoņus – “Mimass” un “Encelads”. Atklāja arī Marsa ledus cepures, vairākus asteroīdus un binārās zvaigznes. Katalogā pievienoti 2500 dziļo debesu objekti.
Džuzepe Piaci1746-1826
Itāļu
Atklāja lielāko asteroīdu – Cerera, precīzi izmērīja daudzu zvaigžņu pozīcijas, kas rezultātā fiksētas zvaigžņu katalogā.
Johans Bode1747-1826
Vācu
Popularizēja attiecības, kas nosaka planētu attālumus no Saules, vēlāk kļuva zināms kā “Bodes likums”, paredzēja neatklātas planētas esamību starp Marsu un Jupiteru, kur vēlāk tika atklāti asteroīdi.
Pjērs Simons Laplass1749-1827
Franču
Veica nozīmīgu matemātikas ieguldījumu diferenciālvienādojumos, veicināja Saules miglāja hipotēzes attīstību par Saules sistēmas izcelsmi.
Karolīna Heršela1750-1848
Britu
Atklāja vairākas komētas un bija pirmā sieviete, kas atklāja komētu.
Heinrihs Vilhelms Olberss1758-1840
Vācu
Izgudroja pirmo veiksmīgo metodi komētas orbītu aprēķināšanai, atklāja vairākas komētas, ieskaitot 1815. gada komētu, ko nosauca par Olbersa komētu, atklāja asteroīdus Pallas un Vesta, izvirzīja slaveno Olbersa paradoksu: “Kāpēc nakts debesis ir tumšas?”.
Frīdrihs Vilhelms Beselis1784-1846
Prūšu
Pirmais, kas izmērīja attālumu līdz zvaigznei 61 Cygni. Ierosināja, ka Siriusam ir neredzams pavadonis. Izstrādāja matemātisko analīzi, kas mūsdienās pazīstama kā Beseļa funkcija.
Jozefs Fraunhofens1787-1826
Vācu
Veica detalizētus viļņa garuma mērījumus simtiem līniju Saules spektrā. Izstrādāja akromatisku objektīvu.
Johans Francs Enke1791-1865
Vācu
Atklāja pirmo īsa-perioda komētu, ko tagad sauc par Enkes komētu.
Frīdrihs Strūve1793-1864
Vācu -dzimis Krievu
Dibināja dubultzvaigžņu pētījumu, publicēts vairāk nekā 3000 bināru zvaigžņu katalogs. Pirmais noteica attālumu līdz zvaigznei Vega.
Vilhelms Bērs1797-1850
Vācu
Sagatavoja un publicēja Mēness un Marsa kartes.
Tomass Hendersons1798-1844
Skotu
Pirmais izmērīja attālumu līdz zvaigznei (Alpha Centauri).
Viljams Lassels1799-1880
Britu
Atklāja Tritonu – lielāko Neptūna pavadoni.
Sers Georgs Airi1801-1892
Britu
Uzlaboja Venēras un Mēness orbītu teoriju, pētīja interference svītras optikā, veica varavīksnes matemātisku pētījumu.
Urbēns Levernjē1811-1877
Franču
Precīzi prognozēja Neptūna pozīciju, kas veicināja tā atklāšanu.
Johans Gotfrīds Galle1812-1910
Vācu
Pirmais, kas novēroja Neptūnu, pamatojoties uz franču matemātiķa Urbēna Levernjē aprēķiniem, taču Neptūna atklājums parasti tiek piedēvēts Levernjē un angļu astronomam Džonam Kroučam Adamsam, kurš pirmais paredzēja tā pozīciju.
Andešs Ongstrēms1814-1874
Zviedru
Atklāja ūdeņradi Saules spektrā. Angstrēma mērvienības izcelsme.
Daniels Kirkvuds1814-1895
Amerikāņu
Atklāja “Kirkvuda spraugas” asteroīdu orbītā starp Marsu un Jupiteru, izskaidroja spraugas Saturna gredzenos.
Viljams Hoggins1824-1910
Britu
Pirmais parādīja, ka dažiem miglājiem, ieskaitot Oriona lielo miglāju, ir tīri emisijas spektri, un tāpēc tiem jābūt gāzveida.
Sers Džozefs Lokjers1836-1920
Britu
Saules spektrā atklāja iepriekš nezināmu elementu, ko viņš nosauca par hēliju.
Henrijs Dreipers1837-1882
Amerikāņu
Uzņēma zvaigžņu spektra (Vega) pirmo fotoattēlu, vēlāk nofotografēja vairāk nekā simts zvaigžņu spektrus un publicēja tos katalogā. Pētīja Oriona miglāja spektru, kas, kā viņš parādīja, bija putekļu mākonis.
Edvards Čarlzs Pikerings1846-1919
Amerikāņu
Atklāja pirmo spektroskopisko bināro zvaigzni – Mizar.
Jakobs Kornelius Kapteins1851-1922
Holandes
Atklāja, ka pareizās zvaigžņu kustības nebija nejaušas, zvaigznes varētu iedalīt divās plūsmās, kas pārvietojas pretējos virzienos, atspoguļojot mūsu galaktikas rotāciju.
Edvards Barnards1857-1923
Amerikāņu
Atklāja astoņas komētas un Almathea, piekto Jupitera pavadoni. Atklāja arī zvaigzni ar vislielāko patstāvīgo kustības ātrumu, ko tagad sauc par Barnarda zvaigzni.
Nobela laureāti

Hans Alvens1908-1995
Zviedru
Izstrādāja magnetohidrodinamikas teoriju.
Subrahmanjans Čandrasekars1910-1995
Indijas -dzimis Amerikāņu
Sniedza nozīmīgu teorētisko ieguldījumu zvaigžņu, īpaši balto punduru, uzbūvē un evolūcijā.
Viljams Fovlers1911-1995
Amerikāņu
Veica plašus astrofiziski nozīmīgu kodolreakciju eksperimentālus pētījumus. Kopā ar citiem izstrādāja pilnīgu teoriju par ķīmisko elementu veidošanos Visumā.
Antonijs Hevišs1924-
Britu
Vadīja pētījumu grupu, kas atklāja pirmo pulsāru. 
Arno A.Penzias1933-
Vācu- dzimis Amerikāņu
Kosmiskā mikroviļņu fona starojuma līdzatklājējs.
Roberts V. Vilsons1936-
Amerikāņu
Kosmiskā mikroviļņu fona starojuma līdzatklājējs.
Džozefs H. Teilors 1941-
Amerikāņu
Pirmā binārā pulsāra līdzatklājējs
Rassels Alan Huls1950-
Amerikāņu
Pirmā binārā pulsāra līdzatklājējs
Citi

Ennija Džamp Kennona1863-1941
Amerikāņu
Daudzu tūkstošu zvaigžņu spektru klasifikācija. Publicēja mainīgo zvaigžņu katalogus (ieskaitot 300 viņas atklātās).
Maksimilians Volfs1863-1932
Vācu
Izmantojot fotografēšanu, atklāja simtiem asteroīdu.
Džordžs E. Heils1868-1938
Amerikāņu
Revolucionāri mainīja spektrālos novērojumus, izgudrojot un izmantojot spektroheliogrāfu. Atklāja magnētiskos laukus saules punktos. Pirmais astronoms, oficiāli saukts par astrofiziķi. Nodibināja Yerkes, Mt. Vilsons un Palomar observatorijas.
Henrieta Soun Levitt1868-1921
Amerikāņu
Atklāja Cefeīda mainīgo gaismas stipruma periodu.
Viljams de Sitter1872-1934
Holandes
Pētīja Einšteina vispārējās relativitātes teorijas astronomiskās sekas, secināja, ka gandrīz tukšais Visums varētu paplašināsies.
Einārs Hercšprungs1873-1967
Dānijas
Izgudroja krāsu un lielumu diagrammu. Pētot zvaigžņu kopas, patstāvīgi atklāja saistību starp absolūto lielumu un zvaigžņu spektrālo tipu, šo attiecību lauks tagad tiek saukts Hercšprunga—Rasela  diagrammu (vai H-R diagrammu). Noteica attālumu līdz Mazajam Magelāna mākonim.
Karls Švarcšilds1873-1916
Vācu
Pirmais sniedza precīzu Einšteina vispārējās relativitātes vienādojumu risinājumu, dodot izpratni par telpas ģeometriju netālu no masas punkta. Veica pirmo melno caurumu izpēti.
Kijecugu Hirajama1874-1943
Japāņu
Atklāja asteroīdu grupu esamību ar līdzīgiem orbītas elementiem. Viņš izvirzīja hipotēzi, ka asteroīdi šajās ģimenēs (kuras tagad sauc par Hirajama ģimenēm) bija fiziski saistītas.
Vesto M. Slaifers1875-1969
Amerikāņu
Pirmais izmērīja Andromedas galaktikas radiālo ātrumu.
Valters Sidnejs Adams1876-1956
Amerikāņu
Identificēja Siriusu B kā pirmo zināmo balto pundurzvaigzni.
Henrijs Norris Rassels1877-1957
Amerikāņu
Izmantoja foto metodes, lai izmērītu zvaigžņu paralēles, kā rezultātā tika atklāta zvaigžņu saistība starp absolūto lielumu un spektrālo tipu. Šo attiecību lauks tagad tiek saukts par Hercšprunga—Rasela  diagrammu (vai H-R diagrammu).
Bernhards Šmidts1879-1935
Zviedru – dzimis Vācu
Izgudroja un uzbūvēja pirmo Šmidta atstarojošo teleskopu, izmantojot korektora plāksni, kuru viņš izstrādāja, lai novērstu attēla aberāciju.
Artūrs Eddingtons1882-1944
Britu
Pirmais apstiprināja Einšteina prognozi, ka gaisma saliekas tuvu pie zvaigznes, atklāja zvaigžņu masas un gaismas attiecību. Teorētiski izskaidroja Cepheid mainīgo pulsāciju.
Harlovs Šapli1885-1972
Amerikāņu
Izpētīja globālo kopu sadalījumu, atklāja mūsu galaktikas lielumu un tās centra virzienu, noteica daudzu aptumstošo bināro zvaigžņu orbītas.
Edvīns Habls1889-1953
Amerikāņu
Pirmais izmērīja attālumu līdz Andromedas miglājam, nosakot to par atsevišķu galaktiku, vēlāk izmērīja attālumus līdz citām galaktikām un atklāja, ka tās atkāpjas ar ātrumu, kas ir proporcionāls attālumam (Habla likums).
Valters Bade1893-1960
Vācu – dzimis Amerikāņu
Atklāja asteroīdus Hidalgo un Icarus, nodibināja divas dažādas zvaigžņu klases: jaunākā, karstākā “Population I” un vecākā, vēsākā “Population II”.
Georgs-Henri Lemaitre1894-1966
Beļģu
Progresīvas idejas pamatlicējs, ka Visums radās kā maza, blīva “kosmiskā ola”, kas eksplodēja un uzsāka tās paplašināšanos kustībā.
Rūdolfs Minkovski1895-1976
Vācu
Sadalīja supernovas I un II tipā, optiski identificēja daudzus agrīnos radio avotus.
Bernards – Ferdinants Liot1897-1952
Franču
Izgudroja koronagrāfu.
Otto Stuve1897-1963
Krievu-dzimis Amerikāņu
Veica detalizētus tuvu bināro zvaigžņu spektroskopiskos pētījumus,  atklāja starpzvaigžņu vielu (H II reģioni).
Fritz Cvikki1898-1974
Šveices-Amerikāņu
Vēroja Coma galaktiku klasteri un noteica, ka lielākajai daļai klastera jābūt “tumšajai matērijai”, ierosināja un pēc tam novēroja punduru galaktiku esamību. Ierosināja supernovu (terminu, kuru viņš izdomāja) esamību un ka to sabrukšana var izraisīt neitronu zvaigznes. Paredzēja kvazāru atklāšanu, ierosinot, ka kompaktas zilas galaktikas varētu sajaukt ar zvaigznēm. Paredzēja, ka tumšo matēriju var izpētīt, novērojot galaktikas, kas darbojās kā gravitācijas lēcas.
Jans Hendriks Orts1900-1992
Holandes
Aprēķināja attālumu līdz galaktikas centram. Noteica laika posmu, kad Saule var paveikt vienu pilnu apriņķošanu Piena Ceļā. Aprēķināja Piena ceļa masu. Ierosināja milzīgu sfērisko mākoni no apledojušām komētām (Orta mākonis), kas palicis pēc Saules sistēmas veidošanās.
Cecīlija Peina-Gapoškina 1900-1979
Angļu
Atklāja, ka zvaigznes galvenokārt sastāv no ūdeņraža, un hēlijs ir otrs visizplatītākais elements.
Georgijs Gamovs1904-1968
Krievu -dzimis Amerikāņu
Pirmais  ieteica ūdeņraža sintēzi kā saules enerģijas avotu.
Karls G. Janskis1905-1950
Amerikāņu
Atklāja radioviļņus no kosmosa, tādējādi radot pirmsākumus radioastronomijas dzimšanai.
Džerards P. Kūpers1905-1973
Holandes-dzimis Amerikāņu
Atklāja Mirandu, piekto Urāna pavadoni. Atklāja Nereīdu, otro Neptūna pavadoni. Atklāja Titāna, lielākā Saturna pavadoņa, atmosfēru. Viņa Urāna un Neptūna spektroskopiskie pētījumi ļāva atklāt komētai līdzīgus gružus Saules sistēmas malā, ko tagad sauc par “Kūpera joslu”.
Bruno B. Rossi1905-1993
Itāļu
Rentgena astronomijas un kosmiskās plazmas fizikas pamatlicējs, piedalījās pirmā zināmā rentgena avota atklāšanā ārpus Saules sistēmas (Scorpius X-1).
Barts Jan Boks1906-1983
Holandes
Ierosināja, ka mazās, tumšās starpzvaigžņu gāzes un krēslas globulas (ko sauc par Boka globulām) sabrūk, veidojot jaunas zvaigznes.
Klaids Tombo1906-1997
Amerikāņu
Atklāja planētu – Plutonu.
Freds Vipls1906-2004
Amerikāņu
Ierosināja “netīrās sniega bumbas” komētas struktūras modeli.
Viktors Ambarcumjans1908-1996
Padomju
Viens no teorētiskās astrofizikas pamatlicējiem. Pirmais ierosināja, ka T Tauri zvaigznes ir ļoti jaunas un ka tuvumā esošās zvaigžņu asociācijas paplašinās.
Grote Reber1911-2002
Amerikāņu
Uzbūvēja pirmo radioteleskopu (parabolisko atstarotāju 31 pēdu diametrā), tādējādi kļūstot par pirmo radioastronomu.
Karls K. Seiferts1911-1960
Amerikāņu
Atklāja pirmo aktīvo galaktiku, kas ir daļa no kopas, kuru tagad sauc par Seyfert galaktikām.
Džons A. Vīlers1911-2008
Amerikāņu
Sniedza teorētisku ieguldījumu kvantu gravitācijas izpratnē. Izdomāja terminu “melnais caurums”. Ieviesa “kvantu putas” jēdzienu.
Karls F. fon Vaiczekers1912-2005
Vācu
Veicināja nebulārās teorijas modeļa attīstību Saules sistēmas veidošanā, ierosināja (kopā ar Hansu Bethe) protonu-protonu reakciju kā Saules kodoltermiskas enerģijas avotu
Džeims A. Van Allens1914-2006
Amerikāņu
Kosmosa zinātnieks, kurš vislabāk pazīstams ar Zemes magnetosfēras atklāšanu.
Sers Freds Hoils1915-2001
Britu
Stacionārā visuma modeļa atbalstītājs. Plaši pazīstams zinātniskās fantastikas autors. Ierosināja, ka agrākās dzīvības formas kosmosā tika pārnestas uz komētām un ka šīs primitīvās dzīvības formas atrada ceļu uz Zemi. Ironiski izdomāja terminu “Lielais sprādziens” kosmiskai teorijai, kurai viņš pats nepiekrita.
Roberts H. Dicke1916-1997
Amerikāņu
Ierosināja, ka no karstā Lielā Sprādziena paliek radiācija aptuveni 1 cm viļņa garumā. Izgudroja mikroviļņu radiometru, ko izmantoja šī starojuma noteikšanai.
Georgs H. Herbigs1920-2013
Amerikāņu
Patstāvīgi atklāja Herbig-Haro objektus, kas ir gāzes mākoņi, kas saistīti ar jaunām zvaigznēm.
E. Margaret Berbidž1919-
Britu
Veica novērošanas pētījumus par kvazāru un citu savdabīgu galaktiku spektriem, veicināja izpratni par zvaigžņu nukleosintēzi.
Tomas Gold1920-2004
Amerikāņu
Veicināja mūsu izpratni par kosmoloģiju, pulsāru, kā rotējošu neitronu zvaigžņu, raksturojumu un planētu ogļūdeņražu izcelsmi.
Tusiro Hajasi1920-2010
Japāņu
H-R diagrammās atklāja modeli, kam sekoja zvaigznes pirms galvenās secības (PMS stars) (tagad to sauc par Hayashi trasi). Atklāja noteiktas masas zvaigznes maksimālo rādiusu (Hayashi robeža). Ir devis nozīmīgu ieguldījumu mūsu izpratnei par Lielā Sprādziena nukleosintēzi.
Edvins E. Salpeters1924-2008
Austrijas -dzimis Amerikāņu
Paskaidroja, kā trīskāršās alfa reakcija zvaigznēs varētu radīt oglekli no hēlija, strādāja pie atomu teorijas un kvantu elektrodinamikas, kopīgi izstrādāja Bethe-Salpeter vienādojumu. Sniedza ieguldījumu kodola astrofizikā, zvaigžņu evolūcijā, statistiskajā mehānikā un plazmas fizikā.
Allans R. Sendidžs1926-2010
Amerikāņu
Identificēja pirmo kvazāru un atklāja daudzus citus, noteica daudzu globālo klasteru vecumu.
Vera Rubin1928-
Amerikāņu
Izmērīja griešanās līknes attālām galaktikām un secināja, ka Visums uz 90% vai vairāk sastāv no neredzamās tumšās matērijas.
Irvins I. Šapiro1929-
Amerikāņu
Ieviesa jaunas radio vai radaru tehnikas dažādām astrofizikālo pētījumu darbībām, ieskaitot vispārējās relativitātes Saules sistēmas testus un gravitācijas lēcu un supernovu pētījumus, lai noteiktu precīzu Habla konstantes vērtību.
Rikardo Džakoni1931-
Itāļu
Rentgena astronomijas pamatlicējs, piedalījās pirmā zināmā rentgena avota atklāšanā ārpus Saules sistēmas (Scorpius X-1).
Sers Rodžers Penrouzs1931-
Britu
Veicināja vispārējās relativitātes attīstību, parādot nepieciešamību pēc kosmoloģiskām īpatnībām. Izskaidroja melno caurumu fiziku.
Džons N. Bakals1934-2005
Amerikāņu
Sniedza nozīmīgu teorētisko ieguldījumu, lai izprastu Saules neitrīnus un kvazārus.
Karls Sagans1934-1996
Amerikāņu
Bija līderis ārpuszemes intelekta meklējumos. Sniedza ieguldījumu lielākajā daļā kosmosa misiju Marsa un ārējo planētu izpētē. Brīdināja, ka visaptverošs kodolkarš var izraisīt “kodolziemu”.
Džeims V. Kristi1938-
Amerikāņu
Atklāja Plutona pavadoni Šaronu.
Viljams K. Hartmans1939-
Amerikāņu
Plaši pazīstams astronomisko tēmu gleznotājs. Kopīgi izstrādāja  visplašāk atbalstīto teoriju par Mēness veidošanos (no Zemes sadursmes ar milzu plaknesimāli Saules sistēmas planētas veidošanās perioda beigās).
Kips S. Torns1940-
Amerikāņu
Veicināja melno caurumu un gravitācijas starojuma teorētisko izpratni. Līdzdibinājs lāzera interferometra gravitācijas viļņu novērošanas projektā (LIGO).
Bernards F. Burks1942-
Amerikāņu
Izstrādāja ļoti garas bāzes interferometrijas metodes (VLBI), izmantojot atomu frekvences standartus, lai sinhronizētu radioteleskopus attālās vietās visā pasaulē, kā rezultātā 1000-kārtīgi uzlabojas radioteleskopu leņķiskā izšķirtspēja. Veica pirmos starpkontinentālo un transkontinentālo VLBI mērījumus
Stīvens V. Hokings1942-2018
Britu
Apvienoja vispārējo relativitāti ar kvantu teoriju, lai paredzētu, ka melnajiem caurumiem vajadzētu izstarot starojumu un iztvaikot.
Džoselin Bell1943-
Britu
Pirmā pulsāra līdzatklājēja. 
Čarlza Tomass Boltons1943-
Amerikāņu-dzimis Kanādiešu 
Identificēja Cygnus X-1 kā pirmo melno caurumu.
Džeims Ludlov Elliots1943-2011
Amerikāņu
Atklāja Urāna gredzenus.
Alans H. Guts1947-
Amerikāņu
Izstrādāja kosmiskās evolūcijas teoriju, kas pazīstama kā Visuma inflācija.
Pauls F. Goldsmits1948-
Amerikāņu
Nacionālā astronomijas un jonosfēras centra direktors. Izstrādāja tehnikas blīvu molekulāro mākoņu struktūras izpētei, kur notiek zvaigžņu veidošanās.
Tadaši Nakajami
Japāņu
Vadīja grupu, kas atklāja pirmo Brūno punduri.
Nīls Degrass Taisons1958-
Amerikāņu
Vislabāk pazīstams ar zinātnes popularizēšanu, uzņemot televīzijas raidījumus “NOVA ScienceNow and Cosmos: A SpaceTime Odyssey”
Maiks Brauns1965-
Amerikāņu
Kopā ar savu komandu atklāja daudzus trans-Neptūna objektus (TNO), ieskaitot Erisu – pirmo atklāto TNO, kas bija lielāks par Plutonu. Tas noveda pie Plutona pielīdzināšanas pundura planētām.

Relatīvie atribūti

Oriģināls pieejams vietnē www.cc.gatech.edu

Marr Prize (labākais pētījums) ieguvējs, ICCV 2011

Devi Parkiš un Kristena Grauman

“Kurš varavīksnē var novilkt līniju, kas norāda, kur beidzas violetā un sākas oranžā krāsa? Mēs skaidri redzam krāsu atšķirības, bet kur tieši viena krāsa sajaucas, nonākot otrā? Ar saprātu un neprātu.”

— Hermans Melvills, Billijs Bads

[darbs]    [dati]     [kods]     [demo]    [slaidi]     [runa (video)]    [plakāts]   [tulkojumi]

Kopsavilkums

Vizuālās “īpašības”, ko spēj nosaukt cilvēks, var dot labumu dažādiem atpazīšanas uzdevumiem. Tomēr esošās metodes ierobežo šīs īpašības ar kategoriju atzīmēm (piemēram, cilvēks “smaida” vai nē, ainava ir “izžuvusi” vai nē), un tādējādi radot nespēju uztvert vispārīgākas semantiskās attiecības. Mēs piedāvājam modelēt relatīvos atribūtus. Ņemot vērā apmācību datus, kas norāda, kā objektu / ainu kategorijas attiecas uz dažādām īpašībām, mēs uzzinām ranžēšanas funkciju katram atribūtam. Apgūtās ranžēšanas funkcijas prognozē relatīvo izturību katram atribūtam jaunajos attēlos. Pēc tam mēs veidojam ģeneratīvo modeli atribūtu ranžēšanas rezultātu kopīgajā telpā un ierosinām jaunu sākuma jeb nulles līmeņa apmācības formu (zero-shot learning), kurā novērotājs neredzēto objektu kategoriju sasaista ar iepriekš redzētiem objektiem, izmantojot atribūtus (piemēram, “lāči ir niknāki nekā žirafes”).Tālāk mēs parādām, kā piedāvātie relatīvie atribūti ļauj iegūt daudz bagātīgāku tekstuālo aprakstu jauniem attēliem, kas praksē ir daudz precīzāki cilvēku interpretācijai. Mēs demonstrējam pieeju sejas un dabisko ainu datu kopām un parādām tās acīmredzamās priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajiem bināro atribūtu prognozēšanas veidiem šiem jaunajiem uzdevumiem.

Motivācija

Binārie atribūti ir ierobežojoši un var būt nedabiski. Iepriekšminētajos piemēros attēlu augšējā rindā kreisajā pusē un augšējā rindā labajā pusē var raksturot kā dabisku attēlu un cilvēka veidotu, tad kā jūs raksturotu attēlu augšējā rindā centrā? Vienīgais jēgpilnais veids, kā to raksturot, ir attiecībā uz pārējiem attēliem: tas ir mazāk dabisks nekā attēls kreisajā pusē, bet vairāk nekā attēls labajā pusē.

Priekšlikums

Šajā darbā mēs piedāvājam modelēt relatīvos atribūtus. Pretstatā atribūta esamības prognozēšanai, relatīvs atribūts norāda tā stiprumu attēlā attiecībā pret citiem attēliem. Papildus tam, ka relatīvie atribūti ir dabiskāki, tie piedāvā arī daudz bagātīgāku saziņas veidu, tādējādi ļaujot piekļūt daudz detalizētākai novērošanai  (un tādējādi potenciāli lielākai atpazīšanas precizitātei), kā arī ļauj radīt daudz informatīvākus jaunu attēlu aprakstus.

Mēs izstrādājam pieeju, kurā tiek apgūta katra atribūta ranžēšanas funkcija, ņemot vērā nosacītos līdzības ierobežojumus piemēru pāriem (jeb – daļēju sakārtošanu dažiem piemēriem). Apgūtā ranžēšanas funkcija var novērtēt attēlu reāli vērtējamu rangu, norādot relatīvo stiprumu atribūta esamībai tajā.

Mēs iepazīstinām ar jaunu nulles līmeņa (zero-shot learning) apmācību un attēla aprakstu formām, kas izmanto nosacīto atribūtu prognozes.

Pieeja

Relatīvo atribūtu apgūšana: katrs relatīvais atribūts tiek apgūts, iemācoties sarindot formulējumu ar doto salīdzinošo uzraudzību, kā attēlots zemāk:

Zemāk ir attēlota atšķirība starp plašas robežas ranžēšanas funkcijas apmācību (pa labi), kas izpilda vēlamo secību apmācības punktos (1-6), un plašas robežas binārā klasifikatora apmācību (pa kreisi), kas atdala tikai divas klases (+ un -) un nav obligāti jāsaglabā vēlamais kārtojums punktos:

Jauna nulles līmeņa mācīšana: mēs pētām šādus iestatījumus

  • N kategorijas kopā: S – redzētās kategorijas (ir pieejami saistītie attēli) un U – neredzētās kategorijas (šīm kategorijām nav pieejami attēli)
  • S – redzētās kategorijas tiek aprakstītas attiecībā viena pret otru, izmantojot atribūtus (ne visiem kategoriju pāriem jābūt saistītiem ar visiem atribūtiem)
  • U – neredzētās kategorijas tiek aprakstītas attiecībā uz redzētajām kategorijām (apakškopu) atribūtu (apakšgrupas) izteiksmē.

Vispirms mēs apmācām relatīvo atribūtu kopumu, izmantojot doto novērojumu redzētās kategorijās. Šos atribūtus var arī iepriekš apmācīt, izmantojot ārējos datus. Pēc tam mēs izveidojam ģeneratīvo modeli (Gausa) katrai redzētajai kategorijai, izmantojot relatīvo atribūtu atbildes uz attēliem no redzētajām kategorijām. Pēc tam mēs izsecinām neredzētu kategoriju ģeneratīvo modeļu parametrus, izmantojot to relatīvos aprakstus attiecībā uz redzētajām kategorijām. Tālāk ir parādīta vienkāršā pieeja, kuru mēs šim nolūkam izmantojam:

Testa attēls kategorijai tiek piešķirts ar maksimālu varbūtību skaitu.

Automātiska attēlu relatīvo tekstuālo aprakstu ģenerēšanā: Ņemot vērā aprakstāmo attēlu I, mēs novērtējam visas iemācītās ranžēšanas funkcijas uz I. Katram atribūtam mēs identificējam divus atsauces attēlus, kas atrodas abās I pusēs, tie nav pārāk tālu vai pārāk tuvu no I. Pēc tam attēlu I apraksta attiecībā uz šiem diviem atsauces attēliem, kā parādīts zemāk:

Kā redzams iepriekš, papildus attēla aprakstam attiecībā pret citiem attēliem mūsu pieeja var arī aprakstīt attēlu attiecībā pret citām kategorijām, iegūstot tīri tekstuālu aprakstu. Acīmredzami, ka relatīvie apraksti ir precīzāki un informatīvāki nekā parastais binārais apraksts.

Eksperimenti un rezultāti

Mēs veicam eksperimentus ar divām datu kopām:

(1) Āra ainas atpazīšana (OSR), kurā ir 2688 attēli no 8 kategorijām: C piekraste, F mežs, H šoseja, I pilsētā, M kalns, O atvērtā valsts, S iela un augstceltne T. Attēla attēlošanai mēs izmantojam kopsavilkuma funkcijas.

(2) Sabiedrībā zināmu cilvēku seju (PubFig) apakškopa, kurā ir 772 attēli no 8 kategorijām: Alex Rodriguez A, Clive Owen C, Hugh Laurie H, Jared Leto J, Miley Cyrus M, Scarlett Johansson S, Viggo Mortensen V un Zac Efron Z. Attēlu attēlošanai mēs izmantojam savienotas būtības un krāsu pazīmes.

Katrai datu kopai izmantoto atribūtu saraksts, kā arī bināro un relatīvo atribūtu piezīmes ir parādītas zemāk:

Nulles-līmeņa apmācības:

Mēs salīdzinām mūsu piedāvāto pieeju ar divām bāzes līknēm. Pirmā ir uz rezultātiem balstīti relatīvie atribūti (SRA). Šī bāzes līkne ir tāda pati kā mūsu pieeja, izņemot to, ka klasifikācijas funkcijas punktu skaita vietā tiek izmantoti binārā klasifikatora rādītāji (binārie atribūti). Šī bāzes līkne palīdz novērtēt nepieciešamību pēc ranžēšanas funkcijas, lai vislabāk modelētu relatīvos atribūtus. Otra bāzes līkne ir tiešo atribūtu prognozēšanas (DAP) modelis, kuru ieviesa Lampert u.c. 2009. gadā CVPR. Šī bāzes līkne palīdz novērtēt relatīvās pieejas priekšrocības attiecībā pret kategoriju pieejām. Mēs novērtējam šīs pieejas mainīgam neredzētu kategoriju skaitam, mainīgam datu apjomam, kas tiek izmantots atribūtu apmācībai un mainīgam atribūtu skaitam, ko izmanto neredzētu kategoriju aprakstīšanai, kā arī mainīgam “vaļības” līmenim neredzētu kategoriju aprakstā. Sīkāka informācija par eksperimentāliem iestatījumiem ir atrodama mūsu pētījumā. Rezultāti ir parādīti zemāk:

Automātiski ģenerētu attēlu apraksti:

Lai novērtētu relatīvā attēla aprakstu kvalitāti attiecībā pret bināriem analogiem, mēs veicām cilvēku pētījumu. Mēs izveidojām attēla aprakstu, izmantojot mūsu pieeju, kā arī sākotnējos bināros atribūtus. Mēs iepazīstinājām pētījuma dalībniekus ar šo aprakstu kopā ar trim attēliem. Viens no trim attēliem bija aprakstītais attēls. Dalībnieku uzdevums bija sarindot trīs attēlus tādā secībā, kas, viņuprāt, visprecīzāk atbilda aprakstam. Jo precīzāks apraksts, jo lielāka iespējamība dalībniekiem identificēt pareizo attēlu. Turpinājumā parādīta dalībnieku uzdevuma ilustrācija:

Pētījuma rezultāti ir parādīti zemāk. Mēs redzam, ka dalībnieki, izmantojot mūsu piedāvātos relatīvos atribūtus, var noteikt pareizo attēlu precīzāk, salīdzinot ar binārajiem atribūtiem.

Attēlu bināro aprakstu, kā arī aprakstu piemēri, kas attiecas uz kategorijām, ir parādīti zemāk:

AttēlsBinārs raksturojumsRelatīvs raksturojums
nav dabisksnav atvērtsperspektīvavairāk dabisks nekā augstceltne, mazāk dabisks nekā mežsvairāk atvērts nekā augstceltne, mazāk atvērts nekā piekrastevairāk perspektīva nekā augstceltne 
nav dabisksnav atvērtsperspektīvavairāk dabisks nekā pilsēta, mazāk dabisks nekā šosejavairāk atvērts nekā iela, mazāk atvērts nekā piekraste
vairāk perspektīva nekā šoseja, mazāk perspektīva nekā pilsēta
dabisksatvērtsperspektīvavairāk dabisks nekā augstceltne, mazāk dabīgs nekā kalnsvairāk atvērts nekā kalna, mazāk perspektīva nekā atvērtavalsts 
balstsnav smaidsredzamapiere

vairāk Balts nekā AlexRodriguez
vairāk Smaids nekā JaredLeto, mazāk Smaids nekā ZacEfron
vairāk RedzamaPiere nekā JaredLeto, mazāk RedzamaPiere nekā MileyCyrus
balstsnav smaidsnav redzamapierevairāk balts nekā AlexRodriguez, mazāk Balts nekā MileyCyrus
mazāk Smaids nekā HughLaurie
vairāk RedzamaPiere nekā ZacEfron, mazāk RedzamaPiere nekā MileyCyrus
nav jauns
biezasuzacisapaļaseja
vairāk Jauns nekā CliveOwen, mazāk Jauns nekā ScarlettJohansson
vairāk BiezasUzacis nekā ZacEfron, mazāk BiezasUzacis nekā AlexRodriguez
vairāk ApaļaSeja nekā CliveOwen, mazāk ApaļaSeja nekā ZacEfron

Dati

Mēs piedāvājam apgūtos relatīvos atribūtus un to prognozes divām mūsu pētījumā izmantotajām datu kopām: Āra ainas atpazīšana (OSR) un Sabiedrībā zināmu cilvēku sejas (PubFig) apakškopa.

LASĪT

Lejupielādēt (v2)

Relatīvo sejas atribūtu datu kopa. Tas satur anotācijas 29 relatīviem atribūtiem 60 kategorijās no Sabiedrībā zināmu cilvēku seju (PubFig) datubāzes.

Kods

Mēs modificējām Olivier Chappelle RankSVM ieviešanu, lai apmācītu relatīvos atribūtus ar līdzības ierobežojumiem. Mūsu modificētais kods ir atrodams šeit. 

Ja izmantojat mūsu kodu, lūdzu, citējiet šo pētījumu:

D. Parikh and K. Grauman

Relative Attributes

International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011

Demo

Šeit var atrast dažādu relatīvo atribūtu lietojumprogrammu demo-versijas. Šo pieteikumu apraksts atrodams šeit.

Publicitātes

D. Parikh un K. Grauman

Relative Attributes

International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011. (Mutiski)

Marr Prize (Best Paper Award) Winner

[slaidi] [runa(video)] [plakāts] [relatīvo aprakstu demo]

Citi mūsu pētījumi, kur izmantoti relatīvie atribūti: 

A. Biswas un D. Parikh

Simultaneous Active Learning of Classifiers & Attributes via Relative Feedback

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013

[projekta weblapa un dati] [plakāts] [demo]

A. Parkash un D. Parikh
Attributes for Classifier Feedback

European Conference on Computer Vision (ECCV), 2012 (Mutiski)

[slaidi] [runa(video)] [projekta weblapa un dati] [demo]

A. Kovashka, D. Parikh un K. Grauman
WhittleSearch: Image Search with Relative Attribute Feedback
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012
[projekta weblapa] [plakāts] [demo]

D. ParikhA. Kovashka, A. Parkash un K. Grauman
Relative Attributes for Enhanced Human-Machine Communication
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2012 (Mutiski)