モーメント特徴量（Moment Features）は、画像処理において物体の形状や配置情報を表現するための特徴量です。モーメントは画像のピクセル値や座標情報を統計的に解析し、物体の位置、面積、重心、回転、スケールなどの情報を抽出します。

モーメント特徴量は、画像の領域や輪郭を解析するために広く使用されます。以下に、一般的なモーメント特徴量のいくつかを説明します：

1. ゼロ次モーメント（Zeroth-order Moment）: 画像領域の面積を表す特徴量です。画像内の物体のピクセル数に相当します。

2. 一次モーメント（First-order Moment）: 画像領域の重心位置を表す特徴量です。画像内の物体の重心座標を計算します。

3. 中心化されたモーメント（Central Moments）: 物体の重心を原点として計算されたモーメントです。物体の回転やスケーリングに対して不変性を持ちます。

4. モーメントの規格化（Normalized Moments）: モーメントを物体の回転やスケーリングに対して不変にするために規格化されたモーメントです。HuモーメントやZernikeモーメントなどが代表的な規格化されたモーメントです。

モーメント特徴量は、物体の形状や配置情報を表現するために使用されます。例えば、物体の形状の比較やマッチング、物体の回転やスケーリングの検出、物体の追跡などのタスクに応用されます。また、画像認識や機械学習の特徴抽出手法としても利用され、オブジェクト分類やパターン認識などの応用に役立ちます。