Durch die videobasierte Erkennung von Handgesten eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten für die Gestaltung intuitiver und natürlicher Mensch-Maschine-Dialoge. Heutige Systeme zur videobasierten Gestenerkennung genügen jedoch meist nicht den hohen Anforderungen an Verarbeitungsgeschwindigkeit und Robustheit. Eine frühzeitige Erkennung der Intention des Benutzers könnte dazu genutzt werden, Sensordaten in solchen Systemen gezielter und effizienter auszuwerten und damit sowohl die Verarbeitungsgeschwindigkeit als auch die Robustheit der Gestenerkennung zu erhöhen. In dieser Arbeit wird eine Untersuchung des Blickverhaltens von Benutzern bei der Handgesten-basierten Interaktion mit einem großflächigen Display durchgeführt. Im Rahmen einer Benutzerstudie werden Blickdaten von Benutzern mit Hilfe eines dafür zuvor aufgebauten Systems aufgezeichnet und ausgewertet. Es wird gezeigt, dass die Auswertung von Fixationsdauern erste Intentionsschätzungen ermöglicht und wie solche Intentionsschätzungen dazu verwendet werden können die Robustheit einer videobasierten Handgestenerkennung zu erhöhen. Es wird ebenfalls gezeigt, dass das für die Benutzerstudie aufgebaute System Blickdaten mit einer Genauigkeit erfasst, die ausreicht um Intentionsschätzungen durchführen zu können. Es werden vier Muster vorgestellt, die bei der Interaktion mit der großflächigen Anzeige identifiziert werden konnten und einen Hinweis darauf liefern, wie sicher ein Benutzer im Umgang mit der Interaktionsschnittstelle ist. Zuletzt wird dargelegt, dass die Ermittlung der Kopfposition und -drehung, im Gegensatz zur Blickposition, alleine nicht dafür ausreicht Intentionen von Benutzern zu schätzen.