Type de document : article scientifique publié dans Scientific Reports
Auteurs : George Martvel, Lauren Scott, Brittany Florkiewicz, Anna Zamansky, Ilan Shimshoni & Teddy Lazebnik
Résumé en français (traduction) : Étude computationnelle de la fonction sociale des signaux faciaux des chats domestiques
Les signaux faciaux des chats domestiques suscitent un intérêt croissant. La domestication peut avoir modifié la dynamique sociale des félins en mettant davantage l’accent sur les signaux faciaux qui favorisent les liens d’affiliation. La plupart des études se sont concentrées sur les signaux faciaux des chats pendant les interactions humaines ou en réponse à la douleur. Les recherches sur la communication faciale intraspécifique chez les chats ont principalement porté sur les interactions sociales non affiliatives. Une étude récente de Scott et Florkiewicz (1) a mis en évidence des différences significatives entre les signaux faciaux des chats lors d’interactions intraspécifiques affiliatives et non affiliatives. Cette étude de suivi applique des approches informatiques pour apporter deux contributions principales. Premièrement, nous développons un classificateur d’apprentissage automatique pour les interactions affiliatives/non-affiliatives basé sur les codages manuels CatFACS et les repères faciaux détectés automatiquement, atteignant plus de 77% dans les codages CatFACS et 68% dans les repères par l’intégration d’une dimension temporelle. Deuxièmement, nous introduisons de nouvelles mesures de mimétisme facial rapide basées sur le codage CatFACS. Notre analyse suggère que les chats domestiques présentent un mimétisme facial plus rapide dans les contextes affiliatifs que dans les contextes non affiliatifs, ce qui est cohérent avec la fonction proposée du mimétisme. En outre, nous avons constaté que les mouvements d’oreille (tels que EAD103 et EAD104) sont très enclins au mimétisme facial rapide. Notre recherche introduit de nouvelles possibilités d’analyse des signaux faciaux des chats et d’exploration des humeurs partagées grâce à des approches innovantes basées sur l’IA.
Cette étude a fait l’objet d’un article dans Science le 14/01/2025
Résumé en anglais (original) : There is growing interest in the facial signals of domestic cats. Domestication may have shifted feline social dynamics towards a greater emphasis on facial signals that promote affiliative bonding. Most studies have focused on cat facial signals during human interactions or in response to pain. Research on intraspecific facial communication in cats has predominantly examined non-affiliative social interactions. A recent study by Scott and Florkiewicz (1) demonstrated significant differences between cats’ facial signals during affiliative and non-affiliative intraspecific interactions. This follow-up study applies computational approaches to make two main contributions. First, we develop a machine learning classifier for affiliative/non-affiliative interactions based on manual CatFACS codings and automatically detected facial landmarks, reaching above 77% in CatFACS codings and 68% in landmarks by integrating a temporal dimension. Secondly, we introduce novel measures for rapid facial mimicry based on CatFACS coding. Our analysis suggests that domestic cats exhibit more rapid facial mimicry in affiliative contexts than non-affiliative ones, which is consistent with the proposed function of mimicry. Moreover, we found that ear movements (such as EAD103 and EAD104) are highly prone to rapid facial mimicry. Our research introduces new possibilities for analyzing cat facial signals and exploring shared moods with innovative AI-based approaches.
This study was the subject of an article in Science on 14/01/2025.
