本发明公开了一种面向含缺失数据的手势动作分类方法，过程如下：获取含缺失数据的手势动作数据集，依据缺失信息将其划分为观察值集和缺失值集；利用观察值集中每一列变量的均值对缺失值集进行预填补；基于预填补的数据，训练一个基于类别感知最优运输神经网络的手势动作分类器；利用手势动作分类器对预填补数据中的观察值进行重构，隐式地利用分类器的类别感知信息对缺失值进行填补；同时，采用最优运输理论减少同类别手势动作数据分布距离，显式地利用类别感知信息对缺失值进行填补；将填补后的数据作为感知机的输入，并最终输出分类结果。本发明将类别感知和最优运输理论应用于含缺失数据的手势动作分类领域，有效提高了分类的准确率和效率。